概率统计学习笔记(9)——连续型:均匀分布、指数分布

均匀分布

若连续型随机变量 X X X具有概率密度为 f ( x ) = { 1 b − a , a < x < b 0 , 其 他 f(x)=\begin{cases}\frac{1}{b-a},a<x<b\\0,其他\end{cases} f(x)={ba1,a<x<b0,则,称 X X X在区间 ( a , b ) (a,b) (a,b)上服从均匀分布,记为 X ∼ U ( a , b ) X\sim U(a,b) XU(a,b).

指数分布

若连续型随机变量 X X X的概率密度为 f ( x ) = { 1 θ e − x / θ , x > 0 0 , 其 他 f(x)=\begin{cases}\frac{1}{\theta}e^{-x/\theta},x>0\\0,其他\end{cases} f(x)={θ1ex/θ,x>00,其中 θ > 0 \theta>0 θ>0,则称 X X X服从参数为 θ \theta θ的指数分布。
性质(无记忆性):
对于任意 s , t > 0 s,t>0 s,t>0,有 P { X > s + t ∣ X > s } = P { X > t } P\{X>s+t|X>s\}=P\{X>t\} P{X>s+tX>s}=P{X>t}

  • 一个元件从开始使用至少能用 t t t时间的概率,与它已经用了 s s s时间后,还能至少用 t t t时间的概率是一样的。
  • 指数分布在可靠性理论和排队理论中有广泛的应用。

ToBeContinued

你可能感兴趣的:(概率统计,均匀分布,指数分布)