作业帮来自参数 的指数分布 max{x1,x2.....xn}的数学期望
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/06/03 13:32:34
写得不是很规范,大概思路是这样.再问：原来是我算错了，没用1减概率==感谢
可直接算分布函数P(Z<t),显然t≥1或t≤0时,有P(Z<t)=0.而对0<t<1,有所以Z~U(0,1),即为(0,1)上的均匀分布
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
X服从参数为λ的泊松分布,EX=λ.把EX换成一阶样本矩Xˉ,即得矩估计量为λ^=Xˉ.
对于X有：DX=1/4EX=1/2所以EX²=DX+（EX）²=3/4对于Y有EY=1/4所以E(2X²+3Y)=2EX²+3EY=9/4注：各个版本教材对指数
参数为1,就是λ为1
积分不知道怎么打积0-2就这么表示了（∫0-2）能看明白就行X的分布函数f(x)=e^(-x)(x>0)0(x2)(指数分布）∫f(x)dx/2（积分区间0-2）=(1-1/e^2)/2(2>y>0)
概率密度f(x)=1/3e^(-x/3),x＞00,x≤0分布函数F（x）=∫1/3e^(-x/3)dx=1-e^(-x/3),x＞0【从0积分到x】0,x≤0
伽马分布Ga(n,a)再问：能详细点吗给出步骤或者思路或者参考资料谢谢再答：指数分布Exp(a)是特殊的伽马分布Ga(1,a)，在伽马分布的可加性得X1+X2+...+Xn~Ga(n,a)伽马分布可加
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
大数定律：一组相互独立且具有有限期望与方差的随机变量X1，X2，…，Xn，当方差一致有界时，其算术平均值依概率收敛于其数学期望的算术平均值．这里X21，X22，…，X2n满足大数定律的条件，且EX2i
密度函数f(x)是X1的密度函数fX1(x)和X2的密度函数fX2(x)的卷积：fX1(x)*fX2(x)=∫(-∞→+∞)fX1(t)*fX2(x-t)dt当然,前提是X1和X2是独立的连续型随机变
由题设，X服从参数为λ的指数分布，知：DX＝1λ2，λ＞0，于是：P{X＞DX}=P{X＞1λ}＝∫+∞1λλe−λxdx=−e−λx| +∞1λ＝1e．
主要是利用分布函数的对立事件,Fz(Z)=F（min{X1,X2,...Xn}≤z）,最小的小于等于z,我们不好确定其它变量和z的关系,采用它的对立事件=1-F（min{X1,X2,...Xn}≥z）
pdf（概率密度）fx=exp(-x)cdf(累计概率)Fx=1-exp(-x)那么x2的概率=exp(-2),反正是连续函数,等号无所谓E[Y]=p(x2)]=2-2exp(-2)+E[X(>2)]
0.21/λ=1/5=0.2根据0—1分布,数学期望p方差p(1-p)；二项分布(贝努里概型),数学期望np方差np(1-p)；泊松分布,数学期望λ方差λ；均匀分布,数学期望(a+b)/2方差[(b-