概率论与数理统计教程茆诗松课件

§2.1随机变量及其分布§2.2随机变量的数学期望§2.3随机变量的方差与标准差§2.4常用离散分布§2.5常用连续分布§2.6随机变量函数的分布§2.7分布的其他特征数第二章

随机变量及其分布§2.1随机变量及其分布第二章随机变量及其分布2.1.1随机变量的定义定义2.1.1设={}为某随机现象的样本空间，称定义在上的实值函数X=X()为随机变量.2.1.1随机变量的定义定义2.1.1注意点(1)(1)随机变量X()是样本点的函数，

其定义域为，其值域为R=(，)若X表示掷一颗骰子出现的点数，则{X=1.5}是不可能事件.

(2)若X为随机变量，则{X=k}、{a

<

Xb}、……均为随机事件.即{a

<

Xb}={；a

<

X()b

}注意点(1)(1)随机变量X()是样本点的函数若随机变量X可能取值的个数为有限个或

可列个，则称X为离散随机变量.若随机变量X的可能取值充满某个区间[a,b]，则称X为连续随机变量.前例中的X,Y,Z为离散随机变量；而T为连续随机变量.两类随机变量若随机变量X可能取值的个数为有限个或两类随机变量定义2.1.2

设X为一个随机变量，对任意实数x，称F(x)=P(X

x)为

X的分布函数.基本性质：

(1)F(x)

单调不降；(2)有界：0F(x)1，F()=0，F(+)=1；(3)右连续.2.1.2

随机变量的分布函数定义2.1.2设X为一个随机变量，对任意实数x，2.1.3

离散随机变量的分布列设离散随机变量X的可能取值为：x1，x2，……，xn，……称pi=P(X=xi)，i=1,2,……为X的分布列.分布列也可用表格形式表示：X

x1

x2

……xn

……P

p1

p2

……pn

……2.1.3离散随机变量的分布列设离散随机变量X的可分布列的基本性质(1)pi

0，(2)(正则性)(非负性)分布列的基本性质(正则性)(非负性)注意点(2)对离散随机变量的分布函数应注意：

(1)F(x)是递增的阶梯函数;

(2)其间断点均为右连续的;(3)其间断点即为X的可能取值点;(4)其间断点的跳跃高度是对应的概率值.注意点(2)对离散随机变量的分布函数应注意：例2.1.1已知X的分布列如下：X012P1/31/61/2求X的分布函数.解：例2.1.1已知X的分布列如下：X0X012P0.40.40.2解：例2.1.2已知X的分布函数如下,求X的分布列.X012P2.1.4

连续随机变量的密度函数连续随机变量X的可能取值充满某个区间(a,b).因为对连续随机变量X，有P(X=x)=0，所以无法仿离散随机变量用P(X=x)来描述连续随机变量X的分布.注意离散随机变量与连续随机变量的差别.2.1.4连续随机变量的密度函数连续随机变量X的可能取定义2.1.4设随机变量X的分布函数为F(x),则称X为连续随机变量，若存在非负可积函数p(x)，满足：称p(x)为概率密度函数，简称密度函数.定义2.1.4设随机变量X的分布函数为F(x),则称X密度函数的基本性质满足(1)(2)的函数都可以看成某个连续随机变量的概率密度函数.(非负性)(正则性)密度函数的基本性质满足(1)(2)的函数都可以看成某个连例2.1.3设

X~求(1)常数k.(2)F(x).(1)k=3.(2)解：例2.1.3设X~求(1)常数k.§2.2

随机变量的数学期望分赌本问题(17世纪)甲乙两赌徒赌技相同，各出赌注50元.无平局，谁先赢3局，则获全部赌注.当甲赢2局、乙赢1局时，中止了赌博.问如何分赌本?§2.2随机变量的数学期望分赌本问题(17世纪)两种分法

1.按已赌局数分：

则甲分总赌本的2/3、乙分总赌本的1/32.按已赌局数和再赌下去的“期望”分：

因为再赌两局必分胜负，共四种情况：甲甲、甲乙、乙甲、乙乙所以甲分总赌本的3/4、乙分总赌本的1/4两种分法1.按已赌局数分：2.2.1数学期望的概念

若按已赌局数和再赌下去的“期望”分，

则甲的所得X是一个可能取值为0或100的随机变量，其分布列为：

X0

100P1/4

3/4甲的“期望”所得是：01/4+1003/4=75.2.2.1数学期望的概念若按已赌局数和再赌下去2.2.2数学期望的定义定义2.2.1设离散随机变量X的分布列为P(X=xn)=pn,n=1,2,...若级数绝对收敛，则称该级数为X的数学期望，记为2.2.2数学期望的定义定义2.2.1设离散随机连续随机变量的数学期望定义2.2.2设连续随机变量X的密度函数为p(x),若积分绝对收敛，则称该积分为X的数学期望，记为连续随机变量的数学期望定义2.2.2设连续随机变例2.2.1则E(X)=

1×0.2+0×0.1+1×0.4+2×0.3=0.8.X

1012P0.20.10.40.3例2.2.1则E(X)=1×0.2+0×0.1+1×0数学期望简称为期望.数学期望又称为均值.数学期望是一种加权平均.注意点注意点2.2.3数学期望的性质定理2.2.1设Y=g(X)是随机变量X的函数，若E(g(X))存在，则2.2.3数学期望的性质定理2.2.1设Y=例2.2.2

设随机变量X的概率分布为求E(X2+2).=(02+2)×1/2+(12+2)×1/4+(22+2)×1/4=1+3/4+6/4=13/4解:

E(X2+2)X012P1/21/41/4例2.2.2设随机变量X的概率分布为求E(X2数学期望的性质(1)E(c)=c(2)E(aX)=aE(X)(3)E(g1(X)+g2(X))=E(g1(X))+E(g2(X))数学期望的性质(1)E(c)=c(2)E(a例2.2.3设X~

求下列X的函数的数学期望.(1)2X1,(2)(X

2)2解:(1)E(2X

1)=1/3,(2)E(X

2)2=11/6.例2.2.3设X~求下列X的函数的数学期望.(1)§2.3

随机变量的方差与标准差数学期望反映了X取值的中心.方差反映了X取值的离散程度.§2.3随机变量的方差与标准差2.3.1方差与标准差的定义定义2.3.1

若E(XE(X))2存在，则称

E(XE(X))2为X的方差，记为Var(X)=D(X)=E(XE(X))22.3.1方差与标准差的定义定义2.3.1(2)称注意点X

=

(X)=(1)方差反映了随机变量相对其均值的偏离程度.方差越大,则随机变量的取值越分散.为X的标准差.标准差的量纲与随机变量的量纲相同.(2)称注意点X=(X)=(1)方差反映2.3.2方差的性质(1)Var(c)=0.性质2.3.2(2)Var(aX+b)=a2Var(X).性质2.3.3(3)Var(X)=E(X2)[E(X)]2.性质2.3.12.3.2方差的性质(1)Var(c)=0.例2.3.1

设X~,求E(X),Var(X).解:(1)E(X)==1(2)E(X2)==7/6所以,Var(X)=E(X2)[E(X)2]=7/61=1/6例2.3.1,求E(X),Var(X).解:随机变量的标准化设Var(X)>0,令则有E(Y)=0,Var(Y)=1.称Y为X的标准化.随机变量的标准化设Var(X)>0,令则有§2.4

常用离散分布

2.4.1

二项分布记为X~b(n,p).X为n重伯努里试验中“成功”的次数,当n=1时，称b(1,p)为0-1分布.§2.4常用离散分布2.4.1二项分布试验次数为n=4,“成功”即取得合格品的概率为p=0.8,所以,X~b(4,0.8)思考：

若Y为不合格品件数，Y？Y~b(4,0.2)一批产品的合格率为0.8,有放回地抽取4次,每次一件,则取得合格品件数X服从二项分布.试验次数为n=4,“成功”即取得合格品的概率为若随机变量X的概率分布为则称X服从参数为的泊松分布,

记为X~P().2.4.2泊松分布若随机变量X的概率分布为则称X服从参数为的泊松分记为X~h(n,N,M).超几何分布对应于不返回抽样模型

：N个产品中有M个不合格品，从中抽取n个，不合格品的个数为X.2.4.3超几何分布记为X~h(n,N,M).超几何分布对应于不返回抽记为X~Ge(p)

X为独立重复的伯努里试验中，“首次成功”时的试验次数.

几何分布具有无记忆性，即：

P(X>m+n|X>m)=P(X>n)2.4.4几何分布记为X~Ge(p)X为独立重复的伯努里试验中，注意点

(1)二项随机变量是独立0-1随机变量之和.

(2)负二项随机变量是独立几何随机变量之和.注意点(1)二项随机变量是独立0-1随机变量之常用离散分布的数学期望

几何分布Ge(p)的数学期望=1/p

0-1分布的数学期望=p

二项分布b(n,p)的数学期望=np

泊松分布P()的数学期望=常用离散分布的数学期望几何分布Ge(p)的数学期望常用离散分布的方差

0-1分布的方差=p(1p)

二项分布b(n,p)的方差=np(1p)

泊松分布P()的方差=

几何分布Ge(p)的方差=(1p)/p2常用离散分布的方差0-1分布的方差=p(1p)§2.5

常用连续分布正态分布、均匀分布、指数分布、伽玛分布、贝塔分布。§2.5常用连续分布正态分布、均匀分布、指数分布、记为X~N(,2),其中>0，是任意实数.是位置参数.

是尺度参数.2.5.1正态分布记为X~N(,2),其中>0，是任意实数yxOμyxOμ正态分布的性质(1)

p(x)关于是对称的.p(x)x0μ在点p(x)取得最大值.(2)若固定,改变,(3)若固定,改变,σ小σ大p(x)左右移动,

形状保持不变.越大曲线越平坦;越小曲线越陡峭.正态分布的性质(1)p(x)关于是对称的.p(xp(x)x0xx标准正态分布N(0,1)密度函数记为(x),分布函数记为(x).p(x)x0xx标准正态分布N(0,1)密度函数记为一般正态分布的标准化定理2.5.1

设X~N(,

2),则Y~N(0,1).推论:

若X~N(,

2),则一般正态分布的标准化定理2.5.1设X~N(,若X~N(,2),则

P(X<a)=，P(X>a)=

若X~N(,2),则设X~N(10,4),求P(10<X<13),P(|X10|<2).解:

P(10<X<13)=(1.5)(0)=0.93320.5P(|X10|<2)=

P(8<X<12)=2(1)1=0.6826=0.4332例2.5.3设X~N(10,4),解:P(10<X正态分布的3原则设X~N(,2),则

P(|X|<)=0.6828.

P(|X|<2)=0.9545.

P(|X|<3)=0.9973.正态分布的3原则设X~N(,2),则记为X~U(a,b)2.5.2均匀分布记为X~U(a,b)2.5.2均匀分布

X~U(2,5).现在对X进行三次独立观测，试求至少有两次观测值大于3的概率.解：记A={X>3},

则P(A)=P(X>3)=2/3设Y表示三次独立观测中A出现的次数,则Y~b(3,2/3)，所求概率为

P(Y≥2)=P(Y=2)+P(Y=3)=20/27例2.5.5X~U(2,5).现在对X进行三次独立观测，2.5.3指数分布记为X~Exp(),其中>0.特别：指数分布具有无忆性，即：P(X>s+t|X>s)=P(X>t)2.5.3指数分布记为X~Exp(),其中常用连续分布的数学期望

均匀分布U(a,b):E(X)=(a+b)/2

指数分布Exp():E(X)=1/

正态分布N(,2):E(X)=常用连续分布的数学期望均匀分布U(a,b):常用连续分布的方差

均匀分布U(a,b)的方差=(b

a)2/12

指数分布Exp()的方差=1/2

正态分布N(,2)的方差=2常用连续分布的方差均匀分布U(a,b)的方差=(例2.5.6已知随机变量X服从二项分布，且E(X)=2.4,Var(X)=1.44,则参数n,p的值为多少？例2.5.7设X表示10次独立重复射击命中目标的次数,每次射中目标的概率为0.4,则E(X2)的值为多少？解：从2.4=np,1.44=np(1p)中解得解：因为E(X)=np=4,Var(X)=2.4,所以n=6,p=0.4.

E(X2)=Var(X)+(E(X))2=2.4+16=18.4例2.5.6已知随机变量X服从二项分布，且例2.5§2.7分布的其它特征数矩、变异系数、分位数、中位数§2.7分布的其它特征数2.7.1

k

阶原点矩和中心矩

k阶原点矩：k

=E(Xk)，k=1,2,….

注意:

1=E(X).

k阶中心矩：k

=E[XE(X)]k，k=1,2,….

注意:

2=Var(X).

定义2.7.12.7.1k阶原点矩和中心矩k阶原点矩：k2.7.2变异系数定义2.7.2

为X的变异系数.作用：称CV是无量纲的量,用于比较量纲不同的两个随机变量的波动大小.2.7.2变异系数定义2.7.2为X的变异系2.7.3分位数P(Xxp)=F(xp)=p定义2.7.3

设0<p<1，若xp满足则称xp

为此分布p-分位数，亦称xp

为下侧

p-分位数.2.7.3分位数P(Xxp)=F(xp)注意点(1)因为X小于等于xp的可能性为

p，所以X大于xp的可能性为1p.(2)对离散分布不一定存在

p-分位数.(3)

注意点(1)因为X小于等于xp的可能性为p上侧p--分位数若记x’p

为上侧

p-分位数，即则P(X

x’p)=

p

上侧p--分位数若记x’p为上侧p-2.7.4中位数定义2.7.4

称p=0.5时的p分位数x0.5为中位数.2.7.4中位数定义2.7.4称p=0.5中位数与均值

相同点：都是反映随机变量的位置特征.

不同点：含义不同.中位数与均值相同点：都是反映随机变量的位置特征.不同统计中常用的p

-分位数(1)N(0,1)：Z

,

U(2)2(n)：(3)t(n)：(4)F(n,m)：统计中常用的p-分位数(1)N(0,1)：§2.1随机变量及其分布§2.2随机变量的数学期望§2.3随机变量的方差与标准差§2.4常用离散分布§2.5常用连续分布§2.6随机变量函数的分布§2.7分布的其他特征数第二章

随机变量及其分布§2.1随机变量及其分布第二章随机变量及其分布2.1.1随机变量的定义定义2.1.1设={}为某随机现象的样本空间，称定义在上的实值函数X=X()为随机变量.2.1.1随机变量的定义定义2.1.1注意点(1)(1)随机变量X()是样本点的函数，

其定义域为，其值域为R=(，)若X表示掷一颗骰子出现的点数，则{X=1.5}是不可能事件.

(2)若X为随机变量，则{X=k}、{a

<

Xb}、……均为随机事件.即{a

<

Xb}={；a

<

X()b

}注意点(1)(1)随机变量X()是样本点的函数若随机变量X可能取值的个数为有限个或

可列个，则称X为离散随机变量.若随机变量X的可能取值充满某个区间[a,b]，则称X为连续随机变量.前例中的X,Y,Z为离散随机变量；而T为连续随机变量.两类随机变量若随机变量X可能取值的个数为有限个或两类随机变量定义2.1.2

设X为一个随机变量，对任意实数x，称F(x)=P(X

x)为

X的分布函数.基本性质：

(1)F(x)

单调不降；(2)有界：0F(x)1，F()=0，F(+)=1；(3)右连续.2.1.2

随机变量的分布函数定义2.1.2设X为一个随机变量，对任意实数x，2.1.3

离散随机变量的分布列设离散随机变量X的可能取值为：x1，x2，……，xn，……称pi=P(X=xi)，i=1,2,……为X的分布列.分布列也可用表格形式表示：X

x1

x2

……xn

……P

p1

p2

……pn

……2.1.3离散随机变量的分布列设离散随机变量X的可分布列的基本性质(1)pi

0，(2)(正则性)(非负性)分布列的基本性质(正则性)(非负性)注意点(2)对离散随机变量的分布函数应注意：

(1)F(x)是递增的阶梯函数;

(2)其间断点均为右连续的;(3)其间断点即为X的可能取值点;(4)其间断点的跳跃高度是对应的概率值.注意点(2)对离散随机变量的分布函数应注意：例2.1.1已知X的分布列如下：X012P1/31/61/2求X的分布函数.解：例2.1.1已知X的分布列如下：X0X012P0.40.40.2解：例2.1.2已知X的分布函数如下,求X的分布列.X012P2.1.4

连续随机变量的密度函数连续随机变量X的可能取值充满某个区间(a,b).因为对连续随机变量X，有P(X=x)=0，所以无法仿离散随机变量用P(X=x)来描述连续随机变量X的分布.注意离散随机变量与连续随机变量的差别.2.1.4连续随机变量的密度函数连续随机变量X的可能取定义2.1.4设随机变量X的分布函数为F(x),则称X为连续随机变量，若存在非负可积函数p(x)，满足：称p(x)为概率密度函数，简称密度函数.定义2.1.4设随机变量X的分布函数为F(x),则称X密度函数的基本性质满足(1)(2)的函数都可以看成某个连续随机变量的概率密度函数.(非负性)(正则性)密度函数的基本性质满足(1)(2)的函数都可以看成某个连例2.1.3设

X~求(1)常数k.(2)F(x).(1)k=3.(2)解：例2.1.3设X~求(1)常数k.§2.2

随机变量的数学期望分赌本问题(17世纪)甲乙两赌徒赌技相同，各出赌注50元.无平局，谁先赢3局，则获全部赌注.当甲赢2局、乙赢1局时，中止了赌博.问如何分赌本?§2.2随机变量的数学期望分赌本问题(17世纪)两种分法

1.按已赌局数分：

则甲分总赌本的2/3、乙分总赌本的1/32.按已赌局数和再赌下去的“期望”分：

因为再赌两局必分胜负，共四种情况：甲甲、甲乙、乙甲、乙乙所以甲分总赌本的3/4、乙分总赌本的1/4两种分法1.按已赌局数分：2.2.1数学期望的概念

若按已赌局数和再赌下去的“期望”分，

则甲的所得X是一个可能取值为0或100的随机变量，其分布列为：

X0

100P1/4

3/4甲的“期望”所得是：01/4+1003/4=75.2.2.1数学期望的概念若按已赌局数和再赌下去2.2.2数学期望的定义定义2.2.1设离散随机变量X的分布列为P(X=xn)=pn,n=1,2,...若级数绝对收敛，则称该级数为X的数学期望，记为2.2.2数学期望的定义定义2.2.1设离散随机连续随机变量的数学期望定义2.2.2设连续随机变量X的密度函数为p(x),若积分绝对收敛，则称该积分为X的数学期望，记为连续随机变量的数学期望定义2.2.2设连续随机变例2.2.1则E(X)=

1×0.2+0×0.1+1×0.4+2×0.3=0.8.X

1012P0.20.10.40.3例2.2.1则E(X)=1×0.2+0×0.1+1×0数学期望简称为期望.数学期望又称为均值.数学期望是一种加权平均.注意点注意点2.2.3数学期望的性质定理2.2.1设Y=g(X)是随机变量X的函数，若E(g(X))存在，则2.2.3数学期望的性质定理2.2.1设Y=例2.2.2

设随机变量X的概率分布为求E(X2+2).=(02+2)×1/2+(12+2)×1/4+(22+2)×1/4=1+3/4+6/4=13/4解:

E(X2+2)X012P1/21/41/4例2.2.2设随机变量X的概率分布为求E(X2数学期望的性质(1)E(c)=c(2)E(aX)=aE(X)(3)E(g1(X)+g2(X))=E(g1(X))+E(g2(X))数学期望的性质(1)E(c)=c(2)E(a例2.2.3设X~

求下列X的函数的数学期望.(1)2X1,(2)(X

2)2解:(1)E(2X

1)=1/3,(2)E(X

2)2=11/6.例2.2.3设X~求下列X的函数的数学期望.(1)§2.3

随机变量的方差与标准差数学期望反映了X取值的中心.方差反映了X取值的离散程度.§2.3随机变量的方差与标准差2.3.1方差与标准差的定义定义2.3.1

若E(XE(X))2存在，则称

E(XE(X))2为X的方差，记为Var(X)=D(X)=E(XE(X))22.3.1方差与标准差的定义定义2.3.1(2)称注意点X

=

(X)=(1)方差反映了随机变量相对其均值的偏离程度.方差越大,则随机变量的取值越分散.为X的标准差.标准差的量纲与随机变量的量纲相同.(2)称注意点X=(X)=(1)方差反映2.3.2方差的性质(1)Var(c)=0.性质2.3.2(2)Var(aX+b)=a2Var(X).性质2.3.3(3)Var(X)=E(X2)[E(X)]2.性质2.3.12.3.2方差的性质(1)Var(c)=0.例2.3.1

设X~,求E(X),Var(X).解:(1)E(X)==1(2)E(X2)==7/6所以,Var(X)=E(X2)[E(X)2]=7/61=1/6例2.3.1,求E(X),Var(X).解:随机变量的标准化设Var(X)>0,令则有E(Y)=0,Var(Y)=1.称Y为X的标准化.随机变量的标准化设Var(X)>0,令则有§2.4

常用离散分布

2.4.1

二项分布记为X~b(n,p).X为n重伯努里试验中“成功”的次数,当n=1时，称b(1,p)为0-1分布.§2.4常用离散分布2.4.1二项分布试验次数为n=4,“成功”即取得合格品的概率为p=0.8,所以,X~b(4,0.8)思考：

若Y为不合格品件数，Y？Y~b(4,0.2)一批产品的合格率为0.8,有放回地抽取4次,每次一件,则取得合格品件数X服从二项分布.试验次数为n=4,“成功”即取得合格品的概率为若随机变量X的概率分布为则称X服从参数为的泊松分布,

记为X~P().2.4.2泊松分布若随机变量X的概率分布为则称X服从参数为的泊松分记为X~h(n,N,M).超几何分布对应于不返回抽样模型

：N个产品中有M个不合格品，从中抽取n个，不合格品的个数为X.2.4.3超几何分布记为X~h(n,N,M).超几何分布对应于不返回抽记为X~Ge(p)

X为独立重复的伯努里试验中，“首次成功”时的试验次数.

几何分布具有无记忆性，即：

P(X>m+n|X>m)=P(X>n)2.4.4几何分布记为X~Ge(p)X为独立重复的伯努里试验中，注意点

(1)二项随机变量是独立0-1随机变量之和.

(2)负二项随机变量是独立几何随机变量之和.注意点(1)二项随机变量是独立0-1随机变量之常用离散分布的数学期望

几何分布Ge(p)的数学期望=1/p

0-1分布的数学期望=p

二项分布b(n,p)的数学期望=np

泊松分布P()的数学期望=常用离散分布的数学期望几何分布Ge(p)的数学期望常用离散分布的方差

0-1分布的方差=p(1p)

二项分布b(n,p)的方差=np(1p)

泊松分布P()的方差=

几何分布Ge(p)的方差=(1p)/p2常用离散分布的方差0-1分布的方差=p(1p)§2.5

常用连续分布正态分布、均匀分布、指数分布、伽玛分布、贝塔分布。§2.5常用连续分布正态分布、均匀分布、指数分布、记为X~N(,2),其中>0，是任意实数.是位置参数.

是尺度参数.2.5.1正态分布记为X~N(,2),其中>0，是任意实数yxOμyxOμ正态分布的性质(1)

p(x)关于是对称的.p(x)x0μ在点p(x)取得最大值.(2)若固定,改变,(3)若固定,改变,σ小σ大p(x)左右移动,

形状保持不变.越大曲线越平坦;越小曲线越陡峭.正态分布的性质(1)p(x)关于是对称的.p(xp(x)x0xx标准正态分布N(0,1)密度函数记为(x),分布函数记为(x).p(x)x0xx标准正态分布N(0,1)密度函数记为一般正态分布的标准化定理2.5.1

设X~N(,

2),则Y~N(0,1).推论:

若X~N(,

2),则一般正态分布的标准化定理2.5.1设X~N(,若X~N(,2),则

P(X<a)=，P(X>a)=

若X~N(,2),则设X~N(10,4),求P(10<X<13),P(|X10|<2).解:

P(10<X<13)=(1.5)(0)=0.93320.5P(|X10|<2)=

P(8<X<12)=2(1)1=0.6826=0.4332例2.5.3设X~N(10,4),解:P(10<X正态分布的3原则设X~N(,2),则

P(|X|<)=0.6828.

P(|X|<2)=0.9545.

P(|X|<3)=0.9973.正态分布的3原则设X~N(,2),则记为X~U(a,b)2.5.2均匀分布记为X~U(a,b)2.5.2均匀分布

X~U(2,5).现在对X进行三次独立观测，试求至少有两次观测值大于3的概率.解：记A={X>3},

则P(A)=P(X>3)=2/3设Y表示三次独立观测中A出现的次数,则Y~b(3,2/3)，所求概率为

P(Y≥2)=P(Y=2)+P(Y=3)=20/27例2.5.5X~U(2,5).现在对X进行三次独立观测，2.5.3指数分布记为X~Exp(),其中>0.特别：指数分布具有无忆性