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电子元件的寿命X服从参数为λ的指数分布,已知概率P{X>1000}=0.5,求λ。


参考答案和解析
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更多 “电子元件的寿命X服从参数为λ的指数分布,已知概率P{X>1000}=0.5,求λ。” 相关考题
考题 已知总体X服从参数为λ的指数分布,设X1,X2,…,Xn是子样观察值,求λ的极大似然估计。

考题 一种电子元件的正常寿命服从λ=0.1的指数分布,则这个电子元件可用时间在100小时之内的概率为( )。A.99.05%B.99.85%C.99.95%D.99.99%

考题 已知某产品寿命服从双参数指数分布0.5e-0.5(t-2),则它的平均寿命是()A、1B、2C、3D、4

考题 已知(X,Y)服从均匀分布,联合概率密度函数为设Z=max{X,Y}求Z的概率密度函数fz(z)

考题 已知X服从指数分布Exp(0.1),则P(5≤X≤20)=________。A.B.C.D.

考题 已知X服从指数分布Exp(λ),其概率密度函数为:p(x)=λe-λx,x≥0,在λ=0.1的情况下,P(5≤X≤20)=( )。A.0.1353B.0.4712C.0.6065D.0.7418

考题 设随机变量X与Y相互独立且都服从参数为A的指数分布,则下列随机变量中服从参数为2λ的指数分布的是().A.X+y B.X-Y C.max{X,Y} D.min{X,Y}

考题 设总体X服从参数λ的指数分布,X1,X2,…,Xn是从中抽取的样本,则E(X)为( )。

考题 已知X服从指数分布Exp(λ),其概率密度函数为:p(x)=λe-λx, λ=0.1的情况下,P(5≤X≤20)=( )。 A. 0. 1353 B. 0. 4712 C. 0. 6065 D. 0. 7418

考题 设总体X服从参数为2的指数分布,X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本,则当n→∞时,依概率收敛于_______.

考题 设随机变量X服从参数为A的指数分布,则P{X>)=_______.

考题 随机变量X与Y相互独立,X服从参数为1的指数分布,Y的概率分布为令Z=XY。X与Z是否相互独立

考题 随机变量X与Y相互独立,X服从参数为1的指数分布,Y的概率分布为令Z=XY。p为何值时,X与Z不相关

考题 设随机变量X服从参数为的指数分布,对X独立地重复观察4次,用Y表示观察值大于3的次数,求E(Y^2).

考题 设随机变量X服从参数为λ的指数分布,则=_______.

考题 设起点站上车人数X服从参数为λ(λ>0)的泊松分布,每位乘客中途下车的概率为p(0  (1)求在发车时有n个乘客的情况下,中途有m个乘客下车的概率;   (2)求(X,Y)的概率分布.

考题 随机变量X与Y相互独立,X服从参数为1的指数分布,Y的概率分布为。求Z的概率密度

考题 设随机变量X与Y相互独立,且分别服从参数为1与参数为4的指数分布,则P{X

考题 设总体X的概率密度为      其中μ是已知参数,σ>0是未知参数,A是常数.X1,X2,…,Xn是来自总体X的简单随机样本.   (Ⅰ)求A;   (Ⅱ)求σ的最大似然估计量.

考题 设随机变量X与Y相互独立,X服从参数为1的指数分布,Y的概率分布为P{Y=-1}=p,P{Y=1)=1-p,(0  (Ⅰ)求Z的概率密度;   (Ⅱ)p为何值时,X与Z不相关;   (Ⅲ)X与Z是否相互独立?

考题 设随机变量X与Y相互独立,X的概率分布为P{X=1}=P{X=-1}=,Y服从参数为λ的泊松分布.令Z=XY.   (Ⅰ)求Cov(X,Z);   (Ⅱ)求Z的概率分布.

考题 设随机变量X,Y相互独立,且X的概率分布为P{X=0)=P{X=2)=,Y的概率密度为   (Ⅰ)求P{Y≤EY};   (Ⅱ)求Z=X+Y的概率密度.

考题 设总体X服从指数分布,概率密度为( )。

考题 问答题39.设X的概率密度为 求:(1)X的分布函数F(x); (2)P{X一0.5}.

考题 问答题40.已知某种类型电子元件的寿命X(单位:小时)服从指数分布,它的概率密度为 一台仪器装有4个此种类型的电子元件,其中任意一个损坏时仪器便不能正常工作.假设4个电子元件损坏与否互相独立. 试求:(1)一个此种类型电子元件能工作2 000小时以上的概率p1; (2)一台仪器能正常工作2 000小时以上的概率p2.

考题 问答题X服从参数为2的指数分布,Y服从参数为4的指数分布,则E(2X2+3Y)=____ .

考题 问答题设随机变景X与Y相互独立,且X服从[0,1]上的均匀分布,y服从λ=1的指数分布,  求:(1)X与Y的联合分布函数.  (2)X与y的联合概率密度函数.  (3)P{X≥Y}.

考题 单选题以下叙述中,除了()外,其余都是正确的。A 在比较未知参数是否不等于已知参数时,若p(Xx)α/2,则x为小概率事件。B 在比较未知参数是否等于已知参数时,若p(X=x)α,则x为小概率事件。C 在比较未知参数是否大于已知参数时,若p(Xx)α,则x为小概率事件。D 在比较未知参数是否小于已知参数时,若p(Xx)α,则x为小概率事件。