均匀分布和指数分布论文
最编程
2024-04-14 08:26:40
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均匀分布
在概率论和统计学中,均匀分布也叫矩形分布,是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义,它们是数轴上的最小值和最大值,通常缩写为U(a,b)。
假设 其概率密度为
则有期望
那么方差为
指数分布
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。 是几何分布的连续模拟,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。
假设随机变量 X 服从指数分布,其概率密度为
则有
指数函数的一个重要特征是无记忆性(遗失记忆性)
对于时间,单一个人等车的时间,再去
如果 X 是我们家里买的吸顶灯,即使用了 s 小时,则供使用至少 s + t 小时的条件概率,与未使用开始至少使用 t 小时的概率相等。
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