指数分布概率px

不好意思刚才写的有些问题,电阻的寿命分布F（t）应该等于P（Z〉=t）修改后的如下：P{tt}=[P（Z>=t）]-P（Z〉=t+Δt)/P（Z>t）=-[F(t+Δt)-F(t)]/F(t)=-ΔF

先求单个灯泡工作1000小时后仍可使用的概率对于指数分布期望EX=1/λ=5000于是其分布参数λ=1/5000=0.0002概率密度f(x)=λe^(-λx)x>0分布函数为F(X)=∫λe^(-λ

密度函数积分之后,上下限分别是(x,0).[-e^(-ax)]x,0=1-e^-ax.翻翻书看看分布函数的定义.分布函数微分一步就能到fx,但fx要积分之后取上下限(x,-无穷)才能得到分布函数.

先令Y=lnXF(y)=P{Y≤y}=P{lnX≤y}=P{X≤e^y}=Fx(e^y)=1-e^(-e^(y+1))此为Y的分布函数f(y)=F`(y)=e^(y+1-e^(y+1))你确定参数是e

a)依赖性不是很恰当,应解释为可靠性按照以往解题经验,我理解为“灯泡寿命>10.5周的概率为0.9”（电气设备常用指数分布评估其可靠性,因此本题采用的分布是合理的）服从指数分布X~E(λ)=>F(t)

答案是2/(Y*Y*Y)求函数的概率密度有一个公式,如果Y（X）的导数是非0的,则可以用这个公式.这个题Y关于X的导数是大于0的,所以：（1）求Y关于X的函数的反函数,此题Y的反函数就是：Y的对数；（

参数为k的指数分布的分布函数为:F(x)=1-e^(-kx)x>0F(x)=0其它.由已知,p(x>1000)=0.01,得:p(X

CDF曲线在matlab库里面有,直接调用就ok了

X服从参数λ为的指数分布,则:EX=1/λ,X有分布函数：F(x)=1-e^(-λx),x>=0;于是P(X>EX)=1-P(X

由题目可知P{tt}=λΔt+o(Δt)P{tt}=[P（Z≤t+Δt）-P（Z≤t）]/[1-P（Z≤t）]=[F(t+Δt)-F(t)]/[1-F(t)]=ΔFt/[1-F(t)]=λΔt+o(Δ

经济数学团队帮你解答,有不清楚请追问.请及时评价.

X的分布函数：F_X(x)={1-e^-λx,x>0{0,x

是积分得到的,对密度函数从负无穷到x积分,由于函数分段,所以分段积分,若x0,先从负无穷到零积分等于零,再从零到x积分得到分布函数的形式.另外我不知道伽马函数跟这有什么关系,不太懂你的意思.

F(y)=P(Y≤y)=P(1-exp(-2X)≤y)=P(X≤-ln(1-y)/2)=∫[0,-ln(1-y)/2]2exp(-2x)dx=y0

X落入区间（1,2）内的概率P=积分（1-->2)λe^(-λx)dx=e^(-λ)-e^(-2λ)概率达到最大-->dP/dλ=0-->λ=ln2

点击看大图哈

指数分布的作用主要在于用来作为各种“寿命”的分布的近似.概率密度函数的值大于1是一个很正常的现象,只要这个密度函数在整个定义域上的积分唯一就可以了,我想你是把密度函数和分布函数混淆了.还有什么问题你可

利用变量分布函数的关系如图计算一下可得指数分布.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!再问：明天我再仔细看看，多谢及时回答，还专门写了过程，谢谢啊！

函数exprnd()功能：生成服从指数分布的随机数语法：R＝exprnd(MU)R＝exprnd(MU,m)R＝exprnd(MU,m,n)说明：R＝exprnd(MU)生成服从参数为MU的指数分布的

并不是因为X一定比1大,而是因为y≥1,这时P{max{X,1}≤y}=P{X≤y且1≤y}=P{X≤y}.再问：就是说你把1包含在X的情况里了？再答：呃……我不明白你的意思--就是说因为1是一定不比