答案是：P（x<y）=2/3
具体解法如下：
解题思路：
求出XY联合概率密度以后,在坐标轴XY上画出Y=-X-1的线,再根据X和Y的取值范围ie,即X>0,Y>0,把联合概率密度在围成的三角形内进行2重积分,即可算出最后答案。
扩展资料
指数分布的意义及用途
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、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。
许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。
如图所示，供参考。
...且分别服从参数为2和参数为1的指数分布求p(x<y)
结论直接给出：当随机变量X和Y相互独立且分别服从参数为2和1的指数分布时，事件P(X<Y)的概率计算可以通过联合概率密度函数和区域积分来实现。以下是详细的解题步骤：首先，我们需要确定随机变量X和Y的联合概率密度函数。由于X和Y独立，我们分别计算它们各自的概率密度函数，即X的密度为f_X(x)=λe^(...
...且分别服从参数为2和参数为1的指数分布 求p(x<y)
答案是：P（x<y）=2\/3 具体解法如下：解题思路：求出XY联合概率密度以后,在坐标轴XY上画出Y=-X-1的线,再根据X和Y的取值范围ie,即X>0,Y>0,把联合概率密度在围成的三角形内进行2重积分,即可算出最后答案。
大学概率论:设X,Y相互独立,都服从参数为2的指数分布,则P(X<Y)等于...
因为X和Y是相互独立的，且服从相同的分布，联合 密度是边缘密度之积，由对称性可得X<Y的概率一 定是1\/2。当然X>Y的概率也是1\/2。
设随机变量X与Y相互独立,且都服从参数为1的指数分布,则随机变量Z=Y\/X...
随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。
概率论。设X与Y相互独立,均服从参数为1的指数分布,求P(X+Y<1)求如图...
第二道题目，她俩都小于二的概率就是x取1，Y取01的概率，然后相加，都是0.1，加上0.2，等于0.3，选择c。第一道题目需要用到卷积公式，你可以翻翻书，过程比较复杂，选B。分析过程如下：因为X，Y分别服从参数为λ1，λ2的指数分布；所以有：密度函数f(x)=λ1e^(-λ1x)，f(y)=λ2e^(...
设X服从参数λ=1的指数分布,Y服从参数λ=2的指数分布,且X与Y 独立,求...
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。指数函数的一个重要特征是无记忆性（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t>0时有P(T>t+s|T>t)=P(T>s)。
概率论 设随机变量X与Y相互独立,X~U(0,1),Y~e(1,2) (1)求X Y的联合密...
你把题目打错了明明是指数分布E(1\/2)哈哈。很简单的。
设X与Y相互独立,分别服从参数为λ和μ的指数分布,求Z=X-Y的概率密度
若x-y>0 =∫(0~无穷)∫(0~z+y) λμe^(-λx-μy) dxdy =∫(0~无穷)(1-e^-λ(z+y))μe^(-μy) dy =-e^(-μy)+μ\/(μ+λ)e^(-λz-λy-μy)|(0~无穷)=1-μ\/(μ+λ)e^(-λz)fz(z)=F'z(z)=λμ\/(μ+λ)e^(-λz)z>0 概率指事件随机发生的机率，...
已知随机变量X服从参数为2的指数分布,则随机变量X的期望为
1\/2。例如一批注入某种毒物的动物，在一定时间内死亡的只数；某地若干名男性健康成人中，每人血红蛋白量的测定值；等等。另有一些现象并不直接表现为数量，例如人口的男女性别、试验结果的阳性或阴性等，但可以规定男性为1，女性为0，则非数量标志也可以用数量来表示。这些例子中所提到的量，尽管它们的...
设随机变量X服从指数分布,求随机变量Y=min(X,2)的分布函数
=P(y<X<2)=e^(-入y)-e^(-2入)取值范围是正负无穷 但是X<0时密度为0，X>=0时密度为 入e^(-入x)。X的密度函数虽然在负半轴有意义，但是为0。X取负数的概率为0，所以Y最小不可能小於0。连续型 连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。
