填空题
发布日期:2020-12-11
随机变量(random variable)表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关,都可以数量化,即都能用数量化的方式表达。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例。
在概率理论和统计学中,指数分布(也称为负指数分布)是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布,即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。 这是伽马分布的一个特殊情况。 它是几何分布的连续模拟,它具有无记忆的关键性质。 除了用于分析泊松过程外,还可以在其他各种环境中找到。指数分布与分布指数族的分类不同,后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布,也包括正态分布,二项分布,伽马分布,泊松分布等等。指数函数的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s,t>0时有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。即,如果T是某一元件的寿命,已知元件使用了t小时,它总共使用至少s+t小时的条件概率,与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。
参数,也叫参变量,是一个变量。我们在研究当前问题的时候,关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系,其中有一个或一些叫自变量,另一个或另一些叫因变量。如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化,引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量,我们把这样的变量叫做参变量或参数。英文名:Parameter。
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设随机变量X服从于参数为1的指数分布,则E(X+e-X)=____。
设随机变量X服从于参数为1的指数分布,则E(X+e-X)=____.
假设随机变量X服从于参数为2的指数分布,证明:Y=1-e-2X在区间(0,1)上服从于均匀分布。
假设随机变量X服从于参数为2的指数分布,证明:Y=1-e-2X在区间(0,1)上服从于均匀分布。
假设随机变量X服从指数分布,则随机变量Y=min(X,2)的分布函数( )。
假设随机变量X服从指数分布,则随机变量Y=min(X,2)的分布函数( ).
设ξ,η相互独立且服从于,则随机变量ζ=ξ+3η服从于____分布,参数为____.
设ξ,η相互独立且服从于,则随机变量ζ=ξ+3η服从于____分布,参数为____。
设随机变量X服从于参数为(2 ,p)的二项分布,随机变量Y 服从于参数为(3 ,p)的二项分布,____.
设随机变量X服从于参数为(2,p)的二项分布,随机变量Y服从于参数为(3,p)的二项分布,若P{X≥1}=5/9,则P{Y≥1}=____。