概率和分布函数的公式
指数分布公式？
指数分布公式？
指数分布的分布函数公式是μ1/λ，σ21/λ2。在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。这是伽马分布的一个特殊情况。 它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。 除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。
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。
概率密度和联合概率密度有啥区别？
联合密度函数 指的是二维或二维以上随机变量的密度函数；
概率密度函数一般指的是一维随机变量的密度函数，不引起混淆的情况下，也可以泛指一维或多维随机变量的密度函数
两点分布的概率密度和分布函数？
大家都在问
伯努利分布的概率密
伯努利分布又称两点分布或者0-1分布，是一个离散型概率分布。其概率密度公式为p1-q，式中，p为成功概率，q为失败概率。
概率密度和概率密度函数有什么区别？
概率密度和分布函数的区别是概念不同、描述对象不同、求解方式不同。
1、概念不同：概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小；分布函数是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。
2、描述对象不同：概率密度只是针对连续性变量而言，而分布函数是对所有随机变量取值的概率的讨论，包括连续性和离散型。
3、求解方式不同：已知连续型随机变量的密度函数，可以通过讨论及定积分的计算求出其分布函数；当已知连续型随机变量的分布函数时，对其求导就可得到密度函数。对离散型随机变量而言，如果知道其概率分布（分布列），也可求出其分布函数；当然，当知道其分布函数时也可求出概率分布。