为什么指数分布期望方差都存在
方差越大期望越大吗？
方差越大期望越大吗？
方差表示随机数据离平均值的偏离程度，随机数据与平均值只差呈正态分布，方差越大，随机数据离平均值的偏离程度越大。如果期望值不是平均值，期望与方差没有直接关系。
方差指一组数据中每个元素间的离散程度,方差小则离散程度小,反之则大.
期望值指一个人对某目标能够实现的概率估计,即：一个人对目标估计可以实现,这时概率为最大(P1)；反之,估计完全不可能实现,这时概率为最小(p0).因此,期望（值）也可以叫做期望概率.一个人对目标实现可能性估计的依据是过去的经验,以判断一定行为能够导致某种结果或满足某种需要的概率
独立同分布，和期望与方差是相同的，这两个概念是不是同一个意思？
同分布意味着期望和方差相同，但反过来不成立。毕竟期望和方差只是一阶矩和二阶矩，还有更高阶的矩存在。因此同分布事实上是很强的条件，更不必说是独立了
exp分布的期望和方差？
E(X)exp(μx σ^2x/2)
D(X)exp(2μx σ^2x)(exp(σ^2x)1)
指数分布期望与方差的证明？
1、指数分布的期望：E（X）1/λ。
2、指数分布的方差：D（X）Var（X）1/λ2。
指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。
指数分布的期望和方差公式推导？
期望值：
方差：
指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔，在排队论中，一个顾客接受服务的时间长短（等待时间等）也可以用指数分布来近似。
因为参数λ表示的是每单位时间内发生某事件的次数，即时间的发生强度，所以其倒数 1/λ（实际上是指数分布期望）可以表示为事件发生之间的间隔，即等待时间。如果平均每个小时接到2次电话（λ2），那么预期等待每一次电话的时间是0.5个小时。
扩展资料
(1)随机变量X的取值范围是从0到正无穷；
(2)密度函数极大值在x＝0处，即f(x)＝λ；
(3)密度函数曲线随着x的增大，迅速递减；λ越大，密度函数曲线在零点附近越高，下降越急速；
(4)λ越大，分布函数曲线在零点附近越高，上升越急速，更早达到天花板（即p1）；熟记，指数分布的期望值和方差为μ＝1/λ，σ2＝1/λ2。