设X1 X2 ... Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即X~f(x,λ)=λexp(-λx) 求X(1)和X(n) 20
设X1X2...Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即X~f(x,λ)=λexp(-λx)求X(1)和X(n)的数学期望(其中X1)=min(X1X2....
设X1 X2 ... Xn为来自总体X的样本,总体X服从参数为λ的指数分布,即X~f(x,λ)=λexp(-λx) 求X(1)和X(n)的数学期望(其中X1)=min(X1 X2 ... Xn). X(n)=max(X1 X2 ...Xn))
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xi独立同分布:F1x=MAX(x1 ,x2, ......)=(f(x,λ))^n,然后根据期望的定义求相应的积分就是了 ,但是要注意指数分布当x《0时 f=0。
许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况,产品的失效是偶然失效时,其寿命服从指数分布。
分布:
在概率论和统计学中,指数分布(Exponential distribution)是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。
指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布,指数分布的失效率是与时间t无关的常数,所以分布函数简单。
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