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*指数分布:
 
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指数分布一个重要特征是'''无记忆性'''(Memoryless Property,又称遗失记忆性)。这表示如果一个随机变量呈指数分布,当<math>s,t>0</math>时有<math>P(T>t+s|T>t)=P(T>s)</math>。即,如果<math>T</math>是某一元件的寿命,已知元件使用了<math>t</math>小时,它总共使用至少<math>s+t</math>小时的条件概率,与从开始使用时算起它使用至少<math>s</math>小时的概率相等。其概率密度函数如下:
 
指数分布一个重要特征是'''无记忆性'''(Memoryless Property,又称遗失记忆性)。这表示如果一个随机变量呈指数分布,当<math>s,t>0</math>时有<math>P(T>t+s|T>t)=P(T>s)</math>。即,如果<math>T</math>是某一元件的寿命,已知元件使用了<math>t</math>小时,它总共使用至少<math>s+t</math>小时的条件概率,与从开始使用时算起它使用至少<math>s</math>小时的概率相等。其概率密度函数如下:
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<math>f(x)={(λe^(-λx),&x≥0@0,&x< 0)┤</math>
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[[文件:指数分布.png|缩略图|居中]]
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其中<math>λ > 0</math>是分布的一个参数,常被称为'''率参数'''(Rate parameter),即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是<math>[0,∞)</math>。如果一个随机变量<math>X</math>呈指数分布,则可以写作:<math>X  \sim E(λ)</math>。
 
其中<math>λ > 0</math>是分布的一个参数,常被称为'''率参数'''(Rate parameter),即每单位时间内发生某事件的次数。指数分布的区间是<math>[0,∞)</math>。如果一个随机变量<math>X</math>呈指数分布,则可以写作:<math>X  \sim E(λ)</math>。
  
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