负指数分布有一个有趣的性质:无记忆性,即 P(T>to+17>10)=P(T>t) 直观上看,在已知T>t的条件下估计>t的概率,与无条件时估计T>t 的概率相同,把以前的t时间给忘了。 事实上, P(T >to+tT >to) P(T>to+t)∩(T>t0) P(T>to PT >to +t) e(o+o) P(T>t) P(T>to 假若T表示某种电子元件的寿命,则当元件已使用了t时间后估 计它还能再使用t时间的概率,与刚开始用时的概率一样。说明这种 元件是高度耐磨损的。负指数分布有一个有趣的性质：无记忆性，即 ( ) ( ) 0 0 P T  t + t T  t = P T  t 事实上， ( ) ( ) ( ( ) ( ) ( )) ( ) 0 0 0 0 0 e P T t e e P T t P T t t P T t P T t t T t P T t t T t t t t t = = =    + =   +   +  = − − − +    0 0 ( ) 0 0 )  直观上看，在已知T>t0的条件下估计T>t的概率，与无条件时估计T>t 的概率相同，把以前的t0时间给忘了。 假若T表示某种电子元件的寿命，则当元件已使用了t0时间后估 计它还能再使用t 时间的概率，与刚开始用时的概率一样。说明这种 元件是高度耐磨损的