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Fundamentals of Probability Theory - 15 - Gamma Distribution
2022-08-05 14:32:00 【why why】
This paper documents the gamma distribution.
Gamma distribution of integer degrees
If the event follows a Poisson distribution,The Poisson distribution parameters are \lambda,then the eventi times and timesi+k time interval between occurrencestThe distribution is a gamma distribution.
概率密度函数
其中 t 为时间间隔.
期望
方差
上面的定义中 k 必须是整数.
A more general gamma distribution
- 事实上,若随机变量 X 服从伽马分布,则其概率密度函数为:
期望
方差
当 \alpha \leq 1 时, p(X ; \alpha, \beta) 为递减函数. 当 \alpha>1 p(X ; \alpha, \beta) 为单峰函数.
Understanding of integer degree gamma distribution
- 已知Gamma分布的密度函数为:
- then its in time (t,+\infty) 上的积分为
- 即有:
- 令 \alpha 为 n, \quad n=0,1,2, \cdots , 有
- 叠加求和, 得:
GammaThe above integral form of distribution can be understood as : 第 n events happen exactly in time (t,+\infty) 的概率, 相当于 在时间 (0, t) happens within 0,1,2, \cdots, n-1 The sum of the probabilities of the events.
也可以反过来说,The gamma distribution isnThe sum of independent exponentially distributed random variables.
伽马函数
伽玛函数(Gamma Function)作为阶乘的延拓,是定义在复数范围内的亚纯函数,通常写成 \Gamma(x) . 在xWhen the value is a positive integer, it is unified with the factorial.
- 在实数域上伽玛函数定义为:
- 在复数域上伽玛函数定义为:
其中 \operatorname{Re}(z)>0
- 除了以上定义之外,There is another way of writing the gamma function formula:
我们都知道 \int_{0}^{+\infty} e{-t{2}} \mathrm{~d} t=\frac{\sqrt{\pi}}{2} is a common integral result The above formula can be used \Gamma\left(\frac{1}{2}\right)=2 \int_{0}^{\perp \infty} e{-t{2}} \mathrm{~d} t=\sqrt{\pi} 来验证
- The gamma function can also be defined as an infinite product:
参考资料
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