知道隨機變數 X 服從引數為 2 的指數分布，隨機變數 X 的期望為

1 引數 ， 1 2.

隨機變數。 在不同條件下，由於偶然因素的影響，各種隨機變數的取值可能不同，因此它們具有不確定性和隨機性，但這些值落在一定範圍內的概率是確定的，這樣的變數稱為隨機變數。 隨機變數可以是離散的，也可以是連續的。

例如，分析試驗中的測量值是具有概率值的隨機變數，被測量的值可能在一定範圍內隨機變化，在測量前無法確定具體值，但確定了測量結果，多次重複測量得到的測量值具有統計規律性。 隨機變數的不確定性與模糊變數的本質區別在於後者的結果仍然是不確定的，即模糊的。

1 引數 ， 1 2.

量化隨機事件的優點是可以通過數學分析來研究隨機現象。 例如，給定時間在公交車站等候的乘客人數、換乘站在特定時間內接到的電話數量、燈泡的壽命等，都是隨機變數的例子。

在做實驗時，我們經常對結果相對於結果本身的某些函式感興趣。 例如，在擲骰子時，往往關心的是兩個骰子的點數，而並不真正關心實際結果;

其中 >0 是分布的引數，通常稱為速率引數。 也就是說，事件在單位時間內發生的次數。 指數分布。

如果是隨機變數，則區間為 [0， ）。

x 呈指數分布，可以寫成：x e（ ）。

預期指數分布為 ex=1，方差 dx=12

x e（ ）x f（x） = e （-x）、x>0、f（x） = 0 和 x 的概率密度是其他。

e(x)=∫0,∞)xf(x)dx=∫(0,∞)xλe^(-x)dx=1/λ，e(x²)=0,∞)x²f(x)dx=…=2/λ²

d(x)=e(x²)-e(x)]²1/λ²

指數分布的方差為 1

隨機變數 x 服從引數 2 的指數分布，預計 ex 等於 1 2。

期望值等於 x 分支上 xf（x）dx 的積分（其中 f（x） 是隨機變數 x 的概率密度），對於服從引數 a 的指數分布，概率密度為：當 x 大於或等於 0 時，f（x） = ae （-ax），當 x 小於 0 時，f（x） = 0。

然後對於隨機變數 x，它服從任何引數 a 的指數分布，ex=（x*ae （-ax） 在 0 和正無窮大之間的積分），即 ex=1 a，即當問題中的引數為 2 時，x 的預期 ex=1 2。

p(y=0)=p(x>1)=e^(-1)

p(y=1)=p(x<=1)=1-e^(-1)dy=e^(-1)[1-e^(-1)]

指數函式的乙個重要特徵是沒有記憶體，這意味著如果隨機變數呈指數分布，則當 s，t>0 時有 p（t>t+s|）t>t)=p(t>s)。也就是說，如果 t 是元件的生存期，並且已知該元件使用 t 小時，則它至少使用 s + t 小時的總條件概率等於它從開始使用至少 s 小時的概率。

解：因為 Ling Tsai 猜測隨機變數標尺 x 服從引數為 1 的指數分布，氣輪。

f（x）=e （-x）（在 x>0）。

和 f（x）=0（x<=0）。

e（x+e^(-2x))

e（x）+e（e（-2x））[let g（x）=e（-2x）]1+ f（x）g（x）dx（0 to infinity integral） 1+ e （-3x）dx

穆志答：由隨機變數x服從引數的指數分布，<><>

<>解決方案=。<>

答：指數芹菜分布

知道 x 服從引數 的指數分布，並且 p=2p，則通過分布函式計算概率得到 1-e-1

2e-2/θ

設 u=e-1

求解一元二次方程引腳字母 2u2

u-1=0，你得到 u=1 2，或者 u=-1 四捨五入負值，你得到 e-1 1 2 取對數並得到 =1 ln2