gamma分布密度函数(Gamma分布函数)

更新时间:2023-03-01 09:01:26 阅读: 评论:0

gamma分布的均值和方差计算公式是怎样的?

先把gamma分布的概率密度函数写一下:
f(x)=入*[(入x)^(a-1)]*[e^(-入x)]/g(a)
其中:g(a)=∫{0到无穷}
[x^(a-1)]*[e^(-x)]dx
百度不太好打公式,我用的符号跟标准的不一样,LZ仔细看一下。
则均值是a/入
方差是a/(入^2)

请问服从伽马分布的概率密度函数?

过程进行了简要描述;
一)首次获得的矩母函数的X ^ 2:MX ^ 2(T)
MX ^ 2(t)的=∫进出口(JTX ^ 2)F0(X) DX =(1 2JT)^(1/2)F0(x)是标准正态分布的密度函数
B)的矩母函数的SD:MSD(T)= [MX ^ 2(T)] ^ D =(1-2JT)^(D / 2)
C)的
MF(T确定生成函数伽玛分布的时刻,当a = 1/2 V = D / 2 :) =∫ EXP(JTX)函数f(x)dx的(1-2JT)^(D / 2)F(X)的的伽玛分布密度函数
时刻生成功能,从上面的MF(T)= MSD (T)
SD服从时,= 1/2 V = D / 2伽玛分布,也就是自由e卡方分布的程度。
S'd SD是相同的,d是独立的标准正态分布的平方和服从卡方分布。
注:以上积分??区间( - ∞到+∞)

gamma分布是什么?

gamma分布是统计学中的连续概率函数。

伽玛分布是统计学的一种连续概率函数。Gamma分布中的参数α,形状参数(shapeparameter),β称为尺度参数(scale parameter)。

意义:假设随机变量X为等到第α件。

卡方(n)~gamma(n/2,1/2)指数分布exp(k)~gamma(1,k)。

伽玛分布是统计学中的一种连续概率函数,包含两个参数α和β,其中α称为形状参数,β称为尺度参数。

伽马分布的特性:

Gamma的可加性。

两个独立随机变量X和Y,且X~Ga(a,γ),Y~Ga(b,γ),则Z = X+Y ~ Ga(a+b,γ)。注意X和Y的尺度参数必须一样。

数学表达式。

若随机变量X具有概率密度。

其中α>0,β>0,则称随机变量X服从参数α,β的伽马分布,记作G(α,β)。


gamma函数在现实生活中有什么意义

EXCEL函数GAMMADIST返回伽玛分布。可以使用此函数来研究具有偏态分布的变量。伽玛分布通常用于排队分析。语法GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative)X为用来计算伽玛分布的数值。Alpha分布参数。Beta分布参数。如果beta=1,函数GAMMADIST返回标准伽玛分布。Cumulative为一逻辑值,决定函数的形式。如果cumulative为TRUE,函数GAMMADIST返回累积分布函数;如果为FALSE,则返回概率密度函数。说明如果x、alpha或beta为非数值型,函数GAMMADIST返回错误值#VALUE!。如果x<0,函数GAMMADIST返回错误值#NUM!。如果alpha≤0或beta≤0,函数GAMMADIST返回错误值#NUM!。伽玛概率密度函数的计算公式如下:标准伽玛概率密度函数为:当alpha=1时,函数GAMMADIST返回如下的指数分布:对于正整数n,当alpha=n/2,beta=2且cumulative=TRUE时,函数GAMMADIST以自由度n返回(1-CHIDIST(X))。当alpha为正整数时,函数GAMMADIST也称为爱尔朗(Erlang)分布。示例如果您将示例复制到空白工作表中,可能会更易于理解该示例。操作方法创建空白工作簿或工作表。请在“帮助”主题中选取示例。不要选取行或列标题。从帮助中选取示例。按Ctrl+C。在工作表中,选中单元格A1,再按Ctrl+V。若要在查看结果和查看返回结果的公式之间切换,请按Ctrl+`(重音符),或在“工具”菜单上,指向“公式审核”,再单击“公式审核模式”。1234AB数据说明10用来计算伽玛分布的数值9Alpha分布参数2Beta分布参数公式说明(结果)=GAMMADIST(A2,A3,A4,FALSE)在上述条件下的概率伽玛分布(0.032639)=GAMMADIST(A2,A3,A4,TRUE)在上述条件下的累积伽玛分布(0.068094)gamma函数在现实生活中有什么意义

怎么来理解伽玛分布

定义
编辑
若连续随机变量

的概率密度为

则称随机变量

服从伽玛(Gamma)分布,记为

.其中

为形状参数,

为尺度参数,如图所示。[1]
概率密度曲线

若干性质及证明
编辑

(1)

(2)当

时,伽玛分布的概率密度化为

则称随机变量

服从标准的伽玛分布。



时,伽玛分布的概率密度为

此时,

,称为

服从标准指数分布。



,伽玛分布的概率密度化为

此时,



(3)设

,令

,则

(4)设

,称其为不完全伽玛分布。显然,它是标准伽玛分布

的分布函数。伽玛分布

的分布函数

.

(5)

(6)伽玛分布的特征函数为

矩母函数为

证明:由特征函数的定义得

同理,得到伽玛分布的矩母函数的表达式。

(7)设随机变量

独立,且

,则

证明:随机变量

的特征函数为

,又由于随机变量

独立,则

的特征函数为



(8)设随机变量

独立同分布,且

,则

.

证明:随机变量

的特征函数为

,又由于随机变量

独立,则

的特征函数为





(9)若

,则对任意的

,有

证明:

(10)若

均匀分布,

,则



证明:随机变量

的分布函数为

随机变量

的函数的分布函数为

随机变量

的函数的分布密度为

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