gamma分布的概率密度函数 对称gamma和非对称gamma

老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于gamma分布的概率密度函数和对称gamma和非对称gamma的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享gamma分布的概率密度函数以及对称gamma和非对称gamma的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

origin函数公式

abs:绝对值

acos:x的反余弦

angle(x,y):点(0,0)和点(x,y)的连线与x轴之间的夹角

asin:x的反正弦

atan:x的反正切

J0:零次贝塞耳函数

J1:一次贝塞耳函数

Jn(x,n):n次贝塞耳函数

beta(z,w):z>0,w>0β函数

cos:x的余弦

cosh:双曲余弦

erf:正规误差积分

exp:指数

ftable(x,m,n):自由度为m,n的F分布

gammaln:γ函数的自然对数

incbeta(x,a,b):不完全的β函数

incf(x,m,n):m,n自由度上限为x的不完全F分布

incgamma(x,a):不完全γ函数

int:被截的整数

inverf:反误差函数

invf(x,m,n):m和n自由度的反F分布

invprob:正态分布的反概率密度函数

invt(x,n):自由度n的反t分布

ln:x的自然对数

log:10为底的x对数

mod(x,y):当整数x被整数y除时余数

nint:到x最近的整数

prec(x,p):x到p的显著性

prob:正态分布的概率密度

qcd2:质量控制D2因子

qcd3:质量控制D3因子

qcd4:质量控制D4因子

rmod(x,y):实数x除以实数y的余数

round(x,p):x环绕p的准确度

sin:x的正弦

sinh:x的双曲正弦

sqrt:x的平方根

tan:x的正切

tanh:x的双曲正切

ttable(x,n):自由度为n的学生氏t分布

y0:第二类型零次贝塞耳函数

y1:第二类型一次贝塞耳函数

yn(x,n):第二类型n次贝塞耳函数

伽马分布的特例

编辑本段gamma的加成性

当两随机变量服从gamma分布，互相独立，且单位时间内频率相同时，gamma分布具有加成性

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).

y=-lnx的概率密度函数

Fy(y)=P(Y<=y)=P(-lnX<=y)=P(ln(1/X)<=y)=P(1/X<=e^y)=P(X>=e^(-y))=1-F(e^(-y))

=1-e^(-y)(y>0)

fy(y)=F'y(y)=e^(-y)

E(X)=(0+1)/2=0.5

E(Y)=1/1=1

E(XY)=E(Ye^(-Y))=∫(0~无穷)ye^(-y)e^(-y)dy=0.5∫(0~无穷)(2y)e^(-2y)d(2y)/2=0.25gamma(2)=0.25(2-1)!=0.25

Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=0.25-0.5=-0.25

D(X)=1/12

D(Y)=1/1^2=1

pxy=Cov(X,Y)/根(D(X)D(Y))=-(1/4)/(根(1/12))=-(根12)/4=-(根3)/2

arcgis的核密度计算公式

一些比较常用的核函数是：均匀核函数k(x)=1/2,-1≤x≤1加入带宽h后：kh(x)=1/(2h),-h≤x≤h三角核函数k(x)=1-|x|,-1≤x≤1加入带宽h后：kh(x)=(h-|x|)/h^2,-h≤x≤h伽马核函数kxi(x)=[x^(α-1)exp{-xα/xi}]/[(xi/α)^α.Γ(α)]

中子密度伽马有什么区别

中子密度和伽马是两个不同的物理量，它们之间存在一些明显的区别。

中子密度是指单位体积内的自由中子数，用于描述物质中的中子密集程度。中子密度通常用于核物理和核工程领域，例如在核反应堆中，通过调节中子密度可以控制反应速度。

伽马是指电磁波的电场强度与磁场强度之比，通常用来描述电磁辐射的强度。伽马射线是一种高能电磁辐射，广泛应用于医疗、工业、科研等领域。

总之，中子密度和伽马是两个不同的物理量，分别用于描述物质中的中子密集程度和电磁辐射的强度。

k方分布公式

K方分布（Chi-squareddistribution）是概率论和统计学中常用的一种概率分布。其概率密度函数的公式为：

f(x;k)=x^(k/2-1)*e^(-x/2)/(2^(k/2)*Γ(k/2))

其中，x表示随机变量的取值，k为自由度，Γ(x)表示欧拉伽玛函数（gammafunction），是阶乘函数在复数域上的推广。当自由度k越大时，K方分布越接近正态分布。

K方分布在统计学中有着广泛的应用，例如在卡方检验、拟合优度检验、数据拟合等方面都有重要作用。

关于本次gamma分布的概率密度函数和对称gamma和非对称gamma的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。