伽瑪分布是統(tǒng)計的連續(xù)概率函數。伽馬分布中的參數α、形狀參數和β稱為尺度參數。顯著性：假設隨機變量x是一個隨機變量等待第一個事件發(fā)生的時間數學表達式如果隨機變量x有概率密度其中α>0，β>0，則

伽瑪分布是統(tǒng)計的連續(xù)概率函數。伽馬分布中的參數α、形狀參數和β稱為尺度參數。

顯著性：假設隨機變量x是一個隨機變量等待第一個事件發(fā)生的時間

數學表達式

如果隨機變量x有概率密度

其中α>0，β>0，則稱隨機變量x服從參數α，β的伽馬分布，表示為G（α，β）

Gamma分布的定義？

使用MATLAB中的gamrnd函數，其具體含義如下：

gamrnd用于生成服從gamma分布的隨機數函數，其形式為：r=gamrnd（a，b）

2。R=gamrnd（a，B，V）

3。R=gamrnd（a，B，m，n）

說明：

R=gamrnd（a，B）使用伽馬分布參數a、B、a生成隨機數。R=gamrnd（a，B，V）使用伽馬分布參數a、B生成隨機數，V是行向量。如果V是一個1*2的向量，R是一個有V（1）行和V（2）列的矩陣。如果V是1*n，那么R是n維數組。

3. R=gamrnd（a，B，m，n）產生帶有伽馬分布參數a和B的隨機數。m和n是R的行和列維度的范圍。我寫了很多。

已知兩個參數，怎么畫出伽馬分布？

伽馬分布有兩個參數。在MATLAB中，可以用gamrnd函數生成符合gamma分布的隨機數序列格式：r=gamrnd（a，B，V）參數為a，B，生成矩陣的大小由V決定，r=gamrnd（2，2，[1，10000]），從而生成10000個符合gamma（2，2） 分布=4.0137計算這10000個數字的平均值，結果是4.0137，理論平均值是AB的乘積，即4。由于序列是隨機生成的，且數目有限，所以均勻化不能精確到4，而是在4左右浮動。你可以運行r=gamrnd（2,2，[1]幾次，只要結果非常接近4，浮動在4左右，就證明是符合理論的。當然，你也可以用其他參數a和BC，最終的結果非常接近ab積

伽瑪函數表達式：Γ（x）=∫e^（-t）*t^（x-1）DT（積分下限為0，上限為∞）

用偏積分法，我們可以得到Γ（x）=（x-1）*Γ（x-1），并且很容易計算Γ（1）=1。因此，在正整數范圍內，Γ（n1）=n

！Γ（n 1）=Γ（n）=n