指數分佈的指望和方差推導

從前期的文章《泊松分佈》中，咱們知道泊松分佈的分佈律是：web P(X(t)=k)=(λt)ke−λtk! λ是單元時間內事件發生的次數。若是時間間隔t內事件發生的次數爲0，則： P(X>t)=(λt)0e−λt0!=e−λt 反過來，在時間間隔t內發生事件的機率，就是1減去上面的值： P(X<=t)=1−e−λt 這就變成了時間間隔t在參數λ下的分佈函數。根據機率論知識，咱們知道，分佈函數是機率

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