指数分布的方差如何求？（指数分布的方差）

关于指数分布的方差，来看看小武的介绍。

指数分布的方差如何求？

指数分布方差等于1/λ^2，方差DX＝EX²－(EX)²

若随机变量x服从参数为λ的指数分布，则记为X~Exp(λ)。指数分布的图形表面上看与幂律分布很相似，实际两者有极大不同，指数分布的收敛速度远快过幂律分布。指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ，方差为(1/λ)的平方。

指数分布的期望和方差公式？

指数分布的期望：E（X）=1/λ。

指数分布的方差：D（X）=Var（X）=1/λ²。

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。

六个常见分布的期望和方差：

1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。

2、二项分布，期望是np，方差是npq。

3、泊松分布，期望是p，方差是p。

4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。

5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。

6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。

指数函数的方差？

以1/θ为参数的指数分布,期望是θ,方差是θ的平方这是同济大学4版概率论的说法.当然,一般参考书说成：以λ为参数的指数分布,期望是1/λ,方差是（1/λ）的平方

双指数分布的期望与方差？

指数分布的参数为λ，则指数分布的期望为1/λ；方差为（1/λ）^2E(X)==∫x*f(x)dx==∫λx*e^(-λx)dx=-(xe^(-λx)+1/λ*e^(-λx))|(正无穷到0)=1/λE(X^2)==∫x^2*f(x)dx=∫x^2*λ*e^(λx)dx=-(2/λ^2*e^(-λx)+2x*e^(-λx)+λx^2*e^(-λx))|(正无穷到0)=2/λ^2DX=E(X^2)-(EX)^2=2/λ^2-(1/λ)^2=1/λ^2

6种常见分布期望和方差？

分布期望是指一组数据的平均值，它可以用来反映数据的中心趋势。方差是指一组数据的离散程度，它可以用来反映数据的离散程度。常见的6种分布期望和方差包括正态分布、均匀分布、指数分布、卡方分布、t分布和F分布。

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