«gamma-distribution» 태그된 질문

이 질문은 이 게시물 과 밀접한 관련 이 있습니다 임의의 변수 가 있고 정의 합니다. 의 확률 밀도 함수를 찾고 싶습니다 .X∼Gamma(k,θ)X∼Gamma(k,θ)X \sim \text{Gamma}(k, \theta)Y=log(X)Y=log⁡(X)Y = \log(X)YYY 원래 누적 분포 함수 X를 정의하고 변수를 변경하고 적분의 "내부"를 밀도로 생각한다고 생각했습니다. P(X≤c)P(Y≤logc)=∫c01θk1Γ(k)xk−1e−xθdx=∫log(c)log(0)1θk1Γ(k)exp(y)k−1e−exp(y)θexp(y)dyP(X≤c)=∫0c1θk1Γ(k)xk−1e−xθdxP(Y≤log⁡c)=∫log⁡(0)log⁡(c)1θk1Γ(k)exp⁡(y)k−1e−exp⁡(y)θexp⁡(y)dy\begin{align} P(X \le c) & = \int_{0}^{c} \frac{1}{\theta^k} \frac{1}{\Gamma(k)} x^{k- …

12 pdf  gamma-distribution 

감마 분포가 및 매개 변수화되는 경우 :αα\alphaββ\beta E(Γ(α,β))=αβE(Γ(α,β))=αβ E(\Gamma(\alpha, \beta)) = \frac{\alpha}{\beta} 제곱 감마의 기대치를 계산하고 싶습니다. E(Γ(α,β)2)=?E(Γ(α,β)2)=? E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = ? 나는 그것이 생각 합니다 : E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2 E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = \left(\frac{\alpha}{\beta}\right)^2 + \frac{\alpha}{\beta^2} 후자의 표현이 올바른지 아는 사람이 있습니까?

11 expected-value  gamma-distribution 

데이터의 계층 모델에서 여기서 는 실제로 통상적으로 나타나는 값 (선택했다 평균과 감마 분포의 편차는 대략 평균 및 상기 데이터의 변화와 일치하도록 (예를 들어, 클레이튼 및 Kaldor 1987 "은 경험적 베이 즈 질병 매핑 연령 표준화 상대 위험 추정치" 생체 인식 ). 그러나 이것은 매개 변수 대한 연구원의 신뢰를 과장하기 때문에 …

11 poisson-distribution  gamma-distribution  hierarchical-bayesian  hyperparameter 

배경 : 저는 현재 세포 발현률의 데이터 세트로 씨름하고있는 생물 통계 학자입니다. 이 연구 는 다양한 공여자로부터 그룹 으로 수집 된 다수의 세포 를 특정 펩티드에 노출시켰다 . 세포는 반응에 따라 특정 바이오 마커를 발현하거나 그렇지 않다. 그런 다음 각 공여자 그룹에 대한 응답 속도가 기록됩니다. 반응 속도 (백분율로 표시)는 …

11 regression  gamma-distribution  mixture  zero-inflation 

내 데이터로 모델을 만드는 데 사용할 올바른 분포에 대한 질문이 있습니다. 나는 50 개의 플롯으로 삼림 인벤토리를 수행했으며 각 플롯은 20m × 50m입니다. 각 음모에 대해 땅을 가리는 나무 캐노피의 비율을 추정했습니다. 각 플롯에는 캐노피 덮개에 대한 하나의 값 (백분율)이 있습니다. 백분율은 0에서 0.95 사이입니다. 위성 이미지 및 환경 데이터를 …

11 distributions  binomial  gamma-distribution 

밀도 파라미터이며, 지수와 생활 ( ) 및 ( ) 분포. 이것이 더 일반적인 배포판의 예가 될지 궁금하십니까? 나는 그것을 인식하지 못한다.에프( s의 ) α (S)s + α이자형− s,s > 0에프(에스)∝에스에스+α이자형−에스,에스>0f(s)\propto \frac{s}{s+\alpha}e^{-s},\quad s > 0α ≥ 0α≥0\alpha \ge 0α = 0α=0\alpha=0Γ ( 2 , 1 )Γ(2,1)\Gamma(2,1)α → ∞α→∞\alpha \to \infty

10 distributions  gamma-distribution  distribution-identification 

두 개의 독립적 인 랜덤 변수 X∼Gamma(αX,βX)X∼Gamma(αX,βX)X\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_X,\beta_X) 및 지면 차이의 분포는 무엇 입니까? ?Y∼Gamma(αY,βY)Y∼Gamma(αY,βY)Y\sim \mathrm{Gamma}(\alpha_Y,\beta_Y)D=X−YD=X−YD=X-Y 결과가 잘 알려지지 않은 경우 어떻게 결과를 도출 할 수 있습니까?

10 distributions  gamma-distribution 

필요한 패키지를로드하십시오. library(ggplot2) library(MASS) 감마 분포에 적합한 10,000 개의 숫자를 생성합니다. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] 우리가 어느 분포 x에 적합한지를 모르는 확률 밀도 함수를 그립니다. t1 <- as.data.frame(table(x)) names(t1) <- c("x","y") t1 <- transform(t1,x=as.numeric(as.character(x))) t1$y <- t1$y/sum(t1[,2]) ggplot() + geom_point(data = t1,aes(x = x,y …

10 r  mathematical-statistics  goodness-of-fit  gamma-distribution  ggplot2 

허락하다 엑스1, . . . ,엑스엔X1,...,XnX_1,...,X_n 감마 분포에서 추출한 무작위 표본 G a m m a ( α , β)Gamma(α,β)\mathrm{Gamma}\left(\alpha,\beta\right). 허락하다 엑스¯X¯\bar{X} 과 에스2S2S^2 표본 평균과 표본 분산입니다. 그런 다음 증명하거나 반증 엑스¯X¯\bar{X} 과 에스2/엑스¯2S2/X¯2S^2/\bar{X}^2 독립적입니다. 내 시도 : 이후 에스2/엑스¯2=1n - 1∑엔나는 = 1(엑스나는엑스¯− 1 )2S2/X¯2=1n−1∑i=1n(XiX¯−1)2S^2/\bar{X}^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n …

9 self-study  distributions  independence  gamma-distribution 

양식의 여러 모델에 적합합니다 .. glm(DV ~ I(1/IV), family = Gamma(link = "log") 여러 변수에 대해 얻은 모형을 비교할 방법을 찾고 있습니다. 알파 값이 실제로 사용되는지 궁금합니다. 아래의 3 가지 플롯에서 알파 값은 17.85, 9.03 및 6.27입니다. 이 값에는 데이터를 해석하거나 다른 변수를 비교하는 데 도움이되는 정보가 포함되어 있습니까?

9 generalized-linear-model  gamma-distribution 

정수형 파라미터 로 감마 분포 된 랜덤 변수는 정규 분포 된 랜덤 변수 의 제곱의 합과 동일 하다는 것이 잘 알려져있다 .kkkkkk 그러나 정수가 아닌 갖는 감마 분산 랜덤 변수에 대해 무엇을 말할 수 있습니까? 감마 분포 이외의 다른 해석이 있습니까?kkk

9 probability  gamma-distribution 

그래서, 나는 16 개의 시험을 가지고 있는데, 여기에서 Hamming Distance를 사용하여 생체 특성으로부터 사람을 인증하려고합니다. 임계 값이 3.5로 설정되었습니다. 내 데이터는 다음과 같으며 1 번 시험 만 참 긍정입니다. Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 …

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