指数分布的期望和方差 期望值：方差：指数分布可以2113用来表示独立5261随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机4102场的时间间隔，在1653排队论中，一个顾客接受服务的时间长短（等待时间等）也可以用指数分布来近似。因为参数λ表示的是每单位时间内发生某事件的次数，即时间的发生强度，所以其倒数 1/λ（实际上是指数分布期望）可以表示为事件发生之间的间隔，即等待时间。如果平均每个小时接到2次电话（λ=2），那么预期等待每一次电话的时间是0.5个小时。扩展资料(1)随机变量X的取值范围是从0到正无穷；(2)密度函数极大值在x＝0处，即f(x)＝λ；(3)密度函数曲线随着x的增大，迅速递减；λ越大，密度函数曲线在零点附近越高，下降越急速；(4)λ越大，分布函数曲线在零点附近越高，上升越急速，更早达到天花板（即p=1）；熟记，指数分布的期望值和方差为μ＝1/λ，σ2＝1/λ2。参考资料来源：-指数分布
泊松分布族是指数型分布族吗 不是。泊松分布是单位时间内独立事件发生次数的概率分布，指数分布是独立事件的时间间隔的概率分布。两者在象限内的图像的性质和表现本身就不相同。泊松分布是离散分布，指数分布在定义域内是连续分布
贝塔分布是指数型分布族么 贝塔分布是密度函数和概率密度函数，表示一次事件发生的概率。其公式与指数型分布族不是一回事。
泊松分布族是指数型分布族吗 第k次随机事件之后长度为t的时间段内，第k+1次随机事件出现的概率等于1减去这个时间段内没有随机事件出现的概率.hiphotos.baidu.com/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=7b7901e6bc4543a9f54ef2ca2e27a6ba/a686c9177f3e6709015d9aed30c79f3df8dc5547.hiphotos.baidu.com/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=079cf4358182b9013df8cb3746bd8541/a686c9177f3e6709015d9aed30c79f3df8dc5547.jpg\" />；泊松过程中：/a泊松过程是一种重要的随机过程，适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。
指数分布 期望 方差是怎么证明的 首先知道EX=1/a DX=1/a^2指数函数概率密度函数：f(x)=a*e^(ax)，x>；0，其中a>；0为常数.f(x)=0，其他有连续行随机变量的期望有E(X)=∫|x|*f(x)dx，(积分区间为负无穷到正无穷)则E(X)=∫|x|*f(x)dx，(积分区间为0到正无穷)，因为负无穷到0时函数值为0.EX)=∫x*f(x)dx=∫ax*e^(-ax)dx=-(xe^(-ax)+1/a*e^(-ax))|(正无穷到0)=1/a而E(X^2)=∫x^2*f(x)dx=∫x^2*a*e^(ax)dx=-(2/a^2*e^(-ax)+2x*e^(-ax)+ax^2*e^(-ax))|(正无穷到0)=2/a^2，DX=E(X^2)-(EX)^2=2/a^2-(1/a)^2=1/a^2即证。主要是求积分的问题，证明只要按照连续型随机变量的期望与方差的求法公式就行啦。
