指数分布与威布尔分布为何在可靠性研究中被广泛应用？

指数分布可以用来估计（）试验样本的参数。 产品故障率为常数，其故障分布一般遵循指数分布。() 简述威布尔分布。 请给出连续信源分别为均匀分布、高斯分布和指数分布时信源的相对熵。 当产品寿命服从指数分布时，平均寿命θ失效率γ互为（）。 设X服从参数为λ>0的指数分布，其数学期望EX=（） 若产品的寿命服从指数分布，则故障率的倒数是（） 威布尔分布的位置参数决定了分布的（） 威布尔分布可以蜕化为（）。 服从指数分布的随机变量X可能取值的范围为（） 中国大学MOOC: 设总体X服从指数分布，其概率密度为 设X服从参数为1的指数分布，则E(X+e-X)( )。 假设随机变量X服从指数分布，则随机变量Y＝min（X，2）的分布函数（　　）。 假设随机变量X服从指数分布,则随机变量Y=min{X,2}的分布函数 设随机变量X服从指数分布，则随机变量Y＝min（X，2）的分布函数（ ）。 设随机变量X服从参数为1的指数分布，则E[X^2]()。 大气中由于折射指数分布的不均匀性，会产生（），使电磁波的传播路径发生弯曲 威布尔分布的形状参数m=1时（）。 设随机变量X服从参数为λ的指数分布，则P{X>D(X)^0.5}=() 设随机变量X服从参数为1的指数分布,则随机变量y=min{X,2）的分布函数().