q1  cum sum = cumulative sum 比如 cumsum(1:4)  ==> 1,3,6,10
q2 v<-rexp(50000,3)
     prop<-length(v[v<1])/length(v)
q3 我不會(huì)模擬法,我覺(jué)得應(yīng)該是這樣的
randnum = 50000
a <- rexp(randnum , 1/3)
b <- rexp(randnum , 1/6)
c <- vector(length = randnum)
for (i in 1:randnum){
    c[i] = min(a[i], b[i])
}
hist(c)  ## 可以看到,c也應(yīng)該大概是個(gè)exp分布
         ## 然后應(yīng)該曲線擬合,然后再求rate嗎?我不清楚
mean(c)
sd(c)