设X服从参数为λ>0的指数分布，其数学期望EX=（）

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  A .https://assets.asklib.com/psource/2015102915515648810.jpg B .https://assets.asklib.com/psource/2015102915521272593.jpg C .https://assets.asklib.com/psource/201510291552233937.jpg D .https://assets.asklib.com/psource/2015102915523584859.jpg

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• 设随机变量X与Y相互独立，它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布．记Z=X-2Y，则随机变量Z的数学期望与方差分别等于（）．

  A . 1，3 B . -2，4 C . 1，4 D . -2，6

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• 设总体X服从指数分布，概率密度为（）。其中λ未知。如果取得样本观察值为X1，X2，…，X，样本均值为X，则参数λ的极大似然估计是（）。

  A . ['x5B .https://assets.asklib.com/psource/2015103009361331257.jpg C . nD .https://assets.asklib.com/psource/2015103009362870429.jpg

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• 一次电话的通话时间X是一个随机变量(单位：分)，设X服从指数分布Exp(A)，其中λ=0．25，则一次通话所用的平均时间E(X)与标准差σ(X)为()。

  A．E(X)=2 B．E(X)=2 C．σ(X)=4 D．σ(X)=16 E．E(X)=0.25

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• 设总体X服从参数λ的指数分布，X1，X2，…，Xn是从中抽取的样本，则为 （)。A．1／λB．C．1D．λ／n

  设总体X服从参数λ的指数分布，X1，X2，…，Xn是从中抽取的样本，则<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/2166001-2169000/4fc3fa773ba3ff1b4a790c7f86a536e7.jpg' />为 ()。 A．1/λ B．<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/2166001-2169000/4fc3fa773ba3ff1b4a790c7f86a536e7.jpg' /> C．1 D．λ/n

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• 设随机向量X₁,X₂服从参数为λ的指数分布,且相互独立,求X₁+X₂的密度函数.

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• 设随机变量X服从拉普拉斯分布，其概率密度为其中λ＞0为常数，求X的k阶中心矩。

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• 设离散型随机变量X服从参数为λ（λ＞0)的泊松分布，已知P（X=1)=P（X=2)，则λ=______．

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• 设总体X服从指数分布e（λ)，抽取样本X₁，...，X_n，求：（1)样本均值的期望与方差;（2)样本方差

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  已知某种电子元件的使用寿命X(h)服从指数分布e(λ)。抽查100个元件，得样本均值<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-11/966010265140751.png' />。能否认为参数λ=0.001(a=0.05)？

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  设随机变量X服从参数为λ的指数分布.当k<x《k+1时。y=k，k=0,1... (1)求Y的分布律 (2)设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694825159428.png' />为来自总体Y的简单随机样本<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694844701546.png' />,求λ的矩估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694861018479.png' />和最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/96469488166266.png' />

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• 设随机变量X服从参数为2的指数分布。随机变量Y服从二项分布B（2, 0.5).计算E（X-3Y-1).

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• 设随机变量X服从参数为λ的指数分布，则随机变量Y=max{X,1}的分布函数FY（y)的间断点个数为（)

  A.0 B.1 C.2 D.3

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