1樓：匿名使用者
分佈函式
f(x)=∫[-∞,x]f(x)dx
1.x<0，f(x)=0
2.x>0，
f(x)=∫[-∞,x]f(x)dx=∫[-∞,0]f(x)dx+∫[0,x]f(x)dx
=0+∫[0,x]λe^(-λx)dx=-∫[0,x]e^(-λx)d(-λx)=-[0,x][e^(-λx)]=1-e^(-λx)
所以f(x)=0 (x≤0)=1-e^(-λx) (x>0)
分段函式回的定答積分在計算時分開積分上下限即可
指數分佈的分佈函式是如何積分出來的？
2樓：墨汁諾
是積分得到的，bai對密度函式
du從負無窮到x積分，由於函式zhi分段，所以分段積dao分，若專x<=0，積分為零（密度屬函式為零），若x>0，先從負無窮到零積分等於零，再從零到x積分得到分佈函式的形式。
如果一個隨機變數呈指數分佈，當s,t≥0時有p(t>s+t|t>t)=p(t>s)。即，如果t是某一元件的壽命，已知元件使用了t小時，它總共使用至少s+t小時的條件概率，與從開始使用時算起它使用至少s小時的概率相等。
3樓：殘月jr破
指數來函式的一個重要特徵是源無記憶性（memoryless property，又稱遺失記憶bai性）。這du表示如果一個隨機變數呈zhi指數dao分佈，當s,t≥0時有p(t>s+t|t>t)=p(t>s)。即，如果t是某一元件的壽命，已知元件使用了t小時，它總共使用至少s+t小時的條件概率，與從開始使用時算起它使用至少s小時的概率相等。
為什麼指數分佈的概率密度的積分不是分佈函式？
4樓：匿名使用者
f(x)的積分不是-e^(-ax)，而是-e^(-ax)+c，這裡為了使lim(x→∞)f(x)=1，所以讓c=1
5樓：風聲平地起
指數分佈的概率密度是在x>0有值，從0到x的定積分得到f（x）=1-e^(-ax)，而不是從-∞積到x，，你再積會是不是。
6樓：匿名使用者
密度函式積分之後，上下限分別是(x, 0)。[-e^(-ax)]x,0=1-e^-ax。
翻翻書看看分佈函式的定義。分佈函式微分一步就能到fx，但fx要積分之後取上下限(x,-無窮)才能得到分佈函式。
兩個指數分佈的問題
7樓：薩頓髮
兩個各自的密bai
度乘起來得到聯du合概率密度(非零區域在zhi第一象限，daot1>0,t2>0中)
然後對聯合概率密度作版二重積分，積權分割槽域為。
計算積分不存在問題吧？
公式敲起來太痛苦，具體計算你先看看。
8樓：嘉芸佛駿琛
指數分佈
指數函式的
bai一個重要特徵du
是無記憶
zhi性（memoryless
property，又稱遺失記dao憶性）。這表示如果專一個隨機變數呈指數分佈屬，當s,t>0時有p(t>t+s|t>t)=p(t>s)。即，如果t是某一元件的壽命，已知元件使用了t小時，它總共使用至少s+t小時的條件概率，與從開始使用時算起它使用至少s小時的概率相等。
數學指數分佈是什麼意思，指數分佈是什麼意思
如果你x看做時刻 就是表示平均每單位時間發生該事件的次數，是指數函式的分佈引數f x e x 表示在該時刻發生時間的概率指數分佈是一個應用廣泛的分佈形式。比如放射性的衰變就遵循指數分佈 這裡的半衰期就對應1 比如燈泡的使用壽命也遵循指數分佈 具體可以追問 指數函式的一個重要特徵是無記憶性 memor...
統計與概率關於指數分佈，poisson和Gamma的問
指數分佈是指兩個事件發生的時間間隔，因此n個x的和表示n個時間發生的時間，服從的是gamma n,分佈，而poisson分佈是指t時間內發生時間的個數，y x1 x2 xn發生的事件個數和服從poisson分佈 這三個東西就是好 用來描述泊松過程的，假設你開了一家店每小時有 假設等於4個 個客人光顧...
對同一組資料做spss正態分佈和指數分佈ks檢驗結
sig就是傳說中的p值.spss的k s檢驗包括正態分佈 均勻分佈 泊松分佈和指數分佈四項,不能直接做對數正態分佈檢驗,只有在你的原始資料做了對數轉換之後你才能使用k s檢驗測試是否服從正態分佈.k s檢驗的原假設是資料服從指定的分佈 如正態分佈 因此當sig大於0.05時就說明資料服從指定的分佈 ...