Γ分布 怎么來理解伽瑪分布？
怎么來理解伽瑪分布？伽瑪分布一般和指數(shù)分布一起理解：1、從意義來看：指數(shù)分布解決的問題是“要等到一個(gè)隨機(jī)事件發(fā)生，需要經(jīng)歷多久時(shí)間”，伽瑪分布解決的問題是“要等到n個(gè)隨機(jī)事件都發(fā)生，需要經(jīng)歷多久時(shí)間”
怎么來理解伽瑪分布？
伽瑪分布一般和指數(shù)分布一起理解：1、從意義來看：指數(shù)分布解決的問題是“要等到一個(gè)隨機(jī)事件發(fā)生，需要經(jīng)歷多久時(shí)間”，伽瑪分布解決的問題是“要等到n個(gè)隨機(jī)事件都發(fā)生，需要經(jīng)歷多久時(shí)間”。所以，伽瑪分布可以看作是n個(gè)指數(shù)分布的獨(dú)立隨機(jī)變量的加總，即，n個(gè)Exponential(λ)random variables--->Gamma(n，λ）2、從公式來看：X～Gamma(α，λ)，概率公式如下alpha代表上述的n， 當(dāng)alpha=1時(shí)，就變成了指數(shù)分布：3、從統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來看：這就是 n(alpha)倍的指數(shù)分布的期望??！這樣就好記多了吧？------------------------------------------------------補(bǔ)充一下：如果想更好地理解，還可以加入泊松分布，泊松分布解決的是“在特定時(shí)間里發(fā)生n個(gè)事件的機(jī)率”。所以可以腦洞大開地想：伽瑪分布=指數(shù)分布＊泊松分布?？纯磒df的表達(dá)式，自己換一個(gè)寫法就會(huì)發(fā)現(xiàn)伽瑪把exponential和poisson的公式揉到一起了。
Gamma分布的定義？
伽瑪分布是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一種連續(xù)概率函數(shù)。Gamma分布中的參數(shù)α，形狀參數(shù)（shape parameter），β稱為尺度參數(shù)（scale parameter）。
意義：假設(shè)隨機(jī)變量X為 等到第α件事發(fā)生所需之等候時(shí)間
數(shù)學(xué)表達(dá)式
若隨機(jī)變量X具有概率密度
其中α>0，β>0，則稱隨機(jī)變量X服從參數(shù)α，β的伽馬分布，記作G(α，β).
已知兩個(gè)參數(shù)，怎么畫出伽馬分布？
用MATLAB中自帶的gamrnd函數(shù)即可，其具體意思如下：
gamrnd是用來產(chǎn)生服從伽馬分布的隨機(jī)數(shù)函數(shù)，有以下幾種形式：
R = gamrnd(A，B)
2.R = gamrnd(A，B，v)
3.R = gamrnd(A，B，m，n)
描述：
R = gamrnd(A，B)產(chǎn)生服從伽馬分布參數(shù)為A，B的隨機(jī)數(shù)。A，B可以是向量、矩陣或多維數(shù)組，但它們的維數(shù)必須相同
2.R = gamrnd(A，B，v)產(chǎn)生服從伽馬分布參數(shù)為A，B的隨機(jī)數(shù)，v是一個(gè)行向量。若v是一個(gè)1*2的向量，R就是有v(1)行v(2)列的矩陣，若v是1*n，那么R就是一個(gè)n維數(shù)組。
3.R = gamrnd(A，B，m，n)產(chǎn)生服從伽馬分布參數(shù)為A，B的隨機(jī)數(shù)，m和n是R的行和列維數(shù)的范圍。
吧，寫了這么多。
伽瑪分布的數(shù)學(xué)期望和方差怎么求？
伽馬分布的期望要看你使用的函數(shù)表達(dá)式 一般的表達(dá)式中期望等于α*β，方差等于α*(β^2)