某种电器元件的寿命服从均值为100小时的指数分布. 现随机地取16只, 设它们的寿命是相互独立 20
据以往的经验,某种电器元件的寿命服从均值为100小时的指数分布.现随机地取16只,设它们的寿命是相互独立的.求这16只元件的寿命的总和不大于1920小时的概率.有一批建筑...
据以往的经验, 某种电器元件的寿命服从均值为100小时的指数分布. 现随机地取16只, 设它们的寿命是相互独立的. 求这16只元件的寿命的总和不大于1920小时的概率.
有一批建筑房屋用的木柱, 其中80%的长度不小于4米. 现从这批木柱中随机地取出100根, 问其中至少有30根短于4米的概率是多少?
求这两题的过程 展开
有一批建筑房屋用的木柱, 其中80%的长度不小于4米. 现从这批木柱中随机地取出100根, 问其中至少有30根短于4米的概率是多少?
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解答:设这16只元件的寿命为Xᵢ,i=1,2,...,16,则X=∑i=1~16Xᵢ,
因为μ=E(Xᵢ)=θ=100,σ²=D(Xᵢ)=θ²=10000
于是随机变量Z=(∑i=1~16Xᵢ-n×μ)/√σ²*√n=(X-1600)/400 近似的服从N(0,1)
P{X>1920}=P{(X-1600)/400 >(1920-1600)/400}=P{(X-1600)/400>0.8}
=1-P{(X-1600)/400<0.8}=1-Φ(0.8)=1-0.7881=0.2119
扩展资料:
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。
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。
参考资料来源:
Sievers分析仪
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是的。传统上,对于符合要求的内毒素检测,最终用户必须从标准内毒素库存瓶中构建至少一式两份三点标准曲线;必须有重复的阴性控制;每个样品和PPC必须一式两份。有了Sievers Eclipse内毒素检测仪,这些步骤可以通过使用预嵌入的内毒素标准...
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1.你都说了 最理想的理论值16*100=1600 当然小于1920 更何况不理想的。当然达不到100小时(要根据现场作业使用的工作环境来判断)
2.这题目假设无意思 有可能抽到的全部是小于4米 也有可有抽不到 再说这么大的东西目测就可以了
2.这题目假设无意思 有可能抽到的全部是小于4米 也有可有抽不到 再说这么大的东西目测就可以了
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第一题 均值就是期望
E(X)=100
D(X)=10000
1-P=Φ[(1920-1600)/4*100]=1-0.2119
P=0.2119
和我书后答案一样
第二题好像要用大数法则什么的,我还没有学= =
E(X)=100
D(X)=10000
1-P=Φ[(1920-1600)/4*100]=1-0.2119
P=0.2119
和我书后答案一样
第二题好像要用大数法则什么的,我还没有学= =
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f(x)=ae^(-ax)
a=1/100 指数分布
Ex=u=1/a Dx=ó^2=1/a^2
[∑Xk-nu]/(根号n *ó) ~ N(0,1)
[∑Xk-nu]/(根号n *ó)=[1920-1600]/4*100=0.8
P{∑Xk <=1920}=Φ(0.8)=0.7881 (查表可知)
a=1/100 指数分布
Ex=u=1/a Dx=ó^2=1/a^2
[∑Xk-nu]/(根号n *ó) ~ N(0,1)
[∑Xk-nu]/(根号n *ó)=[1920-1600]/4*100=0.8
P{∑Xk <=1920}=Φ(0.8)=0.7881 (查表可知)
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推荐回答的就是瞎说,要用切比雪夫不等式,和大数规则
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