怎么求指数分布中均值的倒数θ的共轭先验分布是伽马分布
求先验分布的具体步骤是什么，求后验分布的具体步骤是什么？因为上网课都没有教材，不知道这些怎么来的。请大神赐教！
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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，即事知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道拟，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，也包回括正态分布，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)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它答总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。
2020-04-15 23:17:43赞同 展开评论 打赏
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