Soit un échantillon aléatoire de la distribution gamma .X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nGamma(α,β)Gamma(α,β)\mathrm{Gamma}\left(\alpha,\beta\right) Soit et la moyenne et la variance de l'échantillon.X¯X¯\bar{X}S2S2S^2 Ensuite, prouvez ou réfutez que et sont
Il est bien connu qu'une variable aléatoire étant distribuée Gamma avec le paramètre de forme entière kkk est équivalente à la somme des carrés de kkk variables aléatoires normalement distribuées. Mais que puis-je dire à propos d'une variable aléatoire distribuée gamma avec non entier kkk?...
L'article de Wikipédia sur la distribution Gamma répertorie deux méthodes de paramétrage différentes, l'une d'entre elles fréquemment utilisée en économétrie bayésienne avec et , est le paramètre de forme, est le paramètre de taux.α>0α>0\alpha>0β>0β>0\beta>0αα\alphaββ\beta X∼ G a m m a...
Je veux générer une série chronologique synthétique. La série chronologique doit être une chaîne de Markov avec une distribution marginale gamma et un paramètre AR (1) de . Puis-je le faire en utilisant simplement une distribution gamma comme terme de bruit dans un modèle AR (1), ou dois-je...
J'essaie d'adapter une distribution gamma inverse à trois paramètres à mes données en R ou en Python. Je voudrais le faire en utilisant l'estimation du maximum de vraisemblance (MLE). Le pdf du gamma inverse à trois paramètres est donné par: Où Γ est la fonction gamma, ρ est la forme, α est...
J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...
Soit une séquence de variables aléatoires exponentielles avec le paramètre . La somme S_n = T_1 + T_2 + \ dots + T_n est une distribution Gamma. Maintenant, si je comprends bien, la distribution de Poisson est définie par N_t comme suit:T1,T2,…T1,T2,…T_1, T_2,
Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle...
Situation: Disons que j'ai un processus de Poisson, comme la désintégration radioactive, produisant des particules R par seconde. Je mesure avec un détecteur. Il y a une probabilité P qu'une particule soit détectée par le détecteur. Choses que je pense savoir: Le temps inter-arrivée de l'émission...