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            gamma分布密度函數(Gamma分布函數)

            更新時間:2023-03-01 09:01:26 閱讀: 評論:0

            gamma分布的均值和方差計算公式是怎樣的?

            先把gamma分布的概率密度函數寫一下:
            f(x)=入*[(入x)^(a-1)]*[e^(-入x)]/g(a)
            其中:g(a)=∫{0到無窮}
            [x^(a-1)]*[e^(-x)]dx
            百度不太好打公式,我用的符號跟標準的不一樣,LZ仔細看一下。
            則均值是a/入
            方差是a/(入^2)

            請問服從伽馬分布的概率密度函數?

            過程進行了簡要描述;
            一)首次獲得的矩母函數的X ^ 2:MX ^ 2(T)
            MX ^ 2(t)的=∫進出口(JTX ^ 2)F0(X) DX =(1 2JT)^(1/2)F0(x)是標準正態分布的密度函數
            B)的矩母函數的SD:MSD(T)= [MX ^ 2(T)] ^ D =(1-2JT)^(D / 2)
            C)的
            MF(T確定生成函數伽瑪分布的時刻,當a = 1/2 V = D / 2 :) =∫ EXP(JTX)函數f(x)dx的(1-2JT)^(D / 2)F(X)的的伽瑪分布密度函數
            時刻生成功能,從上面的MF(T)= MSD (T)
            SD服從時,= 1/2 V = D / 2伽瑪分布,也就是自由e卡方分布的程度。
            S'd SD是相同的,d是獨立的標準正態分布的平方和服從卡方分布。
            注:以上積分??區間( - ∞到+∞)

            gamma分布是什么?

            gamma分布是統計學中的連續概率函數。

            伽瑪分布是統計學的一種連續概率函數。Gamma分布中的參數α,形狀參數(shapeparameter),β稱為尺度參數(scale parameter)。

            意義:假設隨機變量X為等到第α件。

            卡方(n)~gamma(n/2,1/2)指數分布exp(k)~gamma(1,k)。

            伽瑪分布是統計學中的一種連續概率函數,包含兩個參數α和β,其中α稱為形狀參數,β稱為尺度參數。

            伽馬分布的特性:

            Gamma的可加性。

            兩個獨立隨機變量X和Y,且X~Ga(a,γ),Y~Ga(b,γ),則Z = X+Y ~ Ga(a+b,γ)。注意X和Y的尺度參數必須一樣。

            數學表達式。

            若隨機變量X具有概率密度。

            其中α>0,β>0,則稱隨機變量X服從參數α,β的伽馬分布,記作G(α,β)。


            gamma函數在現實生活中有什么意義

            EXCEL函數GAMMADIST返回伽瑪分布??梢允褂么撕瘮祦硌芯烤哂衅珣B分布的變量。伽瑪分布通常用于排隊分析。語法GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative)X為用來計算伽瑪分布的數值。Alpha分布參數。Beta分布參數。如果beta=1,函數GAMMADIST返回標準伽瑪分布。Cumulative為一邏輯值,決定函數的形式。如果cumulative為TRUE,函數GAMMADIST返回累積分布函數;如果為FALSE,則返回概率密度函數。說明如果x、alpha或beta為非數值型,函數GAMMADIST返回錯誤值#VALUE!。如果x<0,函數GAMMADIST返回錯誤值#NUM!。如果alpha≤0或beta≤0,函數GAMMADIST返回錯誤值#NUM!。伽瑪概率密度函數的計算公式如下:標準伽瑪概率密度函數為:當alpha=1時,函數GAMMADIST返回如下的指數分布:對于正整數n,當alpha=n/2,beta=2且cumulative=TRUE時,函數GAMMADIST以自由度n返回(1-CHIDIST(X))。當alpha為正整數時,函數GAMMADIST也稱為愛爾朗(Erlang)分布。示例如果您將示例復制到空白工作表中,可能會更易于理解該示例。操作方法創建空白工作簿或工作表。請在“幫助”主題中選取示例。不要選取行或列標題。從幫助中選取示例。按Ctrl+C。在工作表中,選中單元格A1,再按Ctrl+V。若要在查看結果和查看返回結果的公式之間切換,請按Ctrl+`(重音符),或在“工具”菜單上,指向“公式審核”,再單擊“公式審核模式”。1234AB數據說明10用來計算伽瑪分布的數值9Alpha分布參數2Beta分布參數公式說明(結果)=GAMMADIST(A2,A3,A4,FALSE)在上述條件下的概率伽瑪分布(0.032639)=GAMMADIST(A2,A3,A4,TRUE)在上述條件下的累積伽瑪分布(0.068094)gamma函數在現實生活中有什么意義

            怎么來理解伽瑪分布

            定義
            編輯
            若連續隨機變量

            的概率密度為

            則稱隨機變量

            服從伽瑪(Gamma)分布,記為

            .其中

            為形狀參數,

            為尺度參數,如圖所示。[1]
            概率密度曲線

            若干性質及證明
            編輯

            (1)

            (2)當

            時,伽瑪分布的概率密度化為

            則稱隨機變量

            服從標準的伽瑪分布。



            時,伽瑪分布的概率密度為

            此時,

            ,稱為

            服從標準指數分布。



            ,伽瑪分布的概率密度化為

            此時,



            (3)設

            ,令

            ,則

            (4)設

            ,稱其為不完全伽瑪分布。顯然,它是標準伽瑪分布

            的分布函數。伽瑪分布

            的分布函數

            .

            (5)

            (6)伽瑪分布的特征函數為

            矩母函數為

            證明:由特征函數的定義得

            同理,得到伽瑪分布的矩母函數的表達式。

            (7)設隨機變量

            獨立,且

            ,則

            證明:隨機變量

            的特征函數為

            ,又由于隨機變量

            獨立,則

            的特征函數為



            (8)設隨機變量

            獨立同分布,且

            ,則

            .

            證明:隨機變量

            的特征函數為

            ,又由于隨機變量

            獨立,則

            的特征函數為



            。

            (9)若

            ,則對任意的

            ,有

            證明:

            (10)若

            均勻分布,

            ,則



            證明:隨機變量

            的分布函數為

            隨機變量

            的函數的分布函數為

            隨機變量

            的函數的分布密度為

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            標簽:函數   密度   gamma   Gamma
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