指数分布联合概率密度

金融界2024年1月24日消息，据国家知识产权局公告，长春嘉诚信息技术股份有限公司申请一项名为“一种基于指数分布研究模型的软件缺陷预测方法”，公开号CN117435486A，申请日期为2023年10月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于指数分布研究模型的软件缺陷预测方法，包括：人工设定时间长度；收集待测软件早期的测试数据，获得各测试周期内该时间长度x的软件缺陷数量；利用指数分布的概率密度函数计算各测试周期内产生软件缺陷的概率，并分析软件缺陷变化趋势，再结合软件缺陷的优先级，对软件开发问题进行评估；进入回归测试阶段。通过直接计算各测试周期的时间长度内产生的软件缺陷数量，并计算软件缺陷产生概率及下降趋势的方法，无需受数据类不平衡和高度复杂化的特征问题的影响，更加具有普适性。

本文源自金融界

仇顾兔3713设二维随机变量(x,y)的联合概率密度为f(x,y)=Ae^ - (x+y),x>0,y>0,其他为0,求A 和P(x<1,y<2) -
轩滢雁13748027742 ______ A=1,为二维独立指数分布f(x,y)=e^-(x+y), P(x<1,y<2)=F(1)*F(2)=(1-e^(-1))*(1-e^(-2))

仇顾兔3713设随机变量X,Y独立,都服从参数为1的指数分布,则必有 ( ) -
轩滢雁13748027742 ______[选项] A. P(X=Y)=1 B. P(X=Y)=0 C. P(X 1 2)= 1 2

仇顾兔3713概率中指数分布的概率密度不等于零的那一项的X>0能不能等于0为什么? -
轩滢雁13748027742 ______[答案] 不能. x大于0时,概率密度是λ与指数函数的乘积,λ不等于0,指数不等于0,所以乘积不能等于0. 另外你也可以从概率密度函数的性质考虑,如果等于0,就不会满足正则性.

仇顾兔3713数学 指数分布是什么意思? -
轩滢雁13748027742 ______ 如果你x看做时刻λ就是表示平均每单位时间发生该事件的次数,是指数函数的分布参数f(x;λ)=λe^-(λx),表示在该时刻发生时间的概率指数分布是一个应用广泛的分布形式.比如放射性的衰变就遵循指数分布这里的半衰期就对应1/λ.比如灯泡的使用寿命也遵循指数分布具体可以追问探讨

仇顾兔3713指数分布的简介 -
轩滢雁13748027742 ______ 概率密度函数 其中λ > 0是分布的一个参数,常被称为率参数(rate parameter).即每单位时间内发生某事件的次数.指数分布的区间是[0,∞). 如果一个随机变量X呈指数分布,则可以写作:X~ E(λ). 累积分布函数 数学期望和方差 期望值: 比方说:如果你平均每个小时接到2次电话,那么你预期等待每一次电话的时间是半个小时. 方差:

仇顾兔3713联合密度函数 联合分布函数 联合概率密度 三者哪些一样哪些不同 区别是什么 -
轩滢雁13748027742 ______ ＂联合密度函数 联合分布函数 联合概率密度 三者哪些一样哪些不同 区别是什么?＂ 答: 联合密度函数就是联合概率密度 f(x,y). 联合分布函数是联合密度函数对x,y的二重积分.

仇顾兔3713一维随机变量是否有的边缘概率密度有一个题说X服从0 -
轩滢雁13748027742 ______ 一维随机变量是否有的边缘概率密度 有一个题说X服从0到1的均匀分布,Y服从λ=1/2的指数分布,XY相互独立.求XY的联合概率密度的时候就直接用他们的概率密度相乘,可是联合概率密度是XY的边缘概率密度相乘,以为随机变量的边缘概率密度就是他本身?解答 因为独立这个条件的存在,所以是可以直接相乘的.用p表示概率密度函数,p(x,y)是联合密度函数,那么有p(x,y)=p(x)*p(y|x),如果两者独立,后者显然就有p(y|x)=p(y).顺便说一下,这个条件是充要的,证两随机变量的独立性也可以把p(y|x)求出来,看看是否等于p(y),实际上就是直接对x积分,看得出来和y的分布是不是一样

仇顾兔3713浙大三版的概率书上指数分布给出的概率密度公式是1/θ.,也就是说规定的参数是θ.而李永乐的参考书给出的公式是λ.,也就是说这个公式规定指数分布的参数... -
轩滢雁13748027742 ______[答案] 老兄 别把问题想得太复杂 有的参考书喜欢用λ 有的用1/θ 两个都可以的 都正确的 你可以把他们化成同一个公式,这里只给0分 也懒得写了 - - 不过部分人可能不知道 认为你错了 那也没办法

仇顾兔3713一维随机变量是否有的边缘概率密度 -
轩滢雁13748027742 ______ 因为独立这个条件的存在,所以是可以直接相乘的.用p表示概率密度函数,p(x,y)是联合密度函数,那么有p(x,y)=p(x)*p(y|x),如果两者独立,后者显然就有p(y|x)=p(y).顺便说一下,这个条件是充要的,证两随机变量的独立性也可以把p(y|x)求出来,看看是否等于p(y),实际上就是直接对x积分,看得出来和y的分布是不是一样