Preguntas etiquetadas con gamma-distribution

Una distribución de probabilidad continua no negativa indexada por dos parámetros estrictamente positivos.

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¿Cuándo usar gamma GLM?
La distribución gamma puede adoptar una gama bastante amplia de formas, y dado el vínculo entre la media y la varianza a través de sus dos parámetros, parece adecuada para tratar la heterocedasticidad en datos no negativos, de una manera que los OLS transformados logarítmicamente pueden No lo haga sin …





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Distribuciones gamma vs. lognormales
Tengo una distribución observada experimentalmente que se parece mucho a una distribución gamma o lognormal. He leído que la distribución lognormal es la distribución de probabilidad de entropía máxima para una variable aleatoria para la cual se fijan la media y la varianza de ln ( X ) . ¿La …

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Ejemplos de la vida real de distribuciones comunes
Soy un estudiante de posgrado desarrollando un interés por las estadísticas En general, me gusta el material, pero a veces me cuesta pensar en aplicaciones para la vida real. Específicamente, mi pregunta es sobre distribuciones estadísticas comúnmente utilizadas (normal - beta-gamma, etc.). Supongo que en algunos casos obtengo las propiedades …

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La relación entre la distribución gamma y la distribución normal.
Recientemente encontré que era necesario derivar un pdf para el cuadrado de una variable aleatoria normal con media 0. Por cualquier razón, elegí no normalizar la varianza de antemano. Si hice esto correctamente, este pdf es el siguiente: N2(x;σ2)=1σ2π−−√x−−√e−x2σ2N2(x;σ2)=1σ2πxe−x2σ2 N^2(x; \sigma^2) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi} \sqrt{x}} e^{\frac{-x}{2\sigma^2}} Me di cuenta …



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¿Cómo tomar muestras de
Quiero muestrear de acuerdo con una densidad f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) dondecccydddson estrictamente positivo. (Motivación: Esto podría ser útil para el muestreo de Gibbs cuando el parámetro de forma de una densidad Gamma tiene un previo uniforme). ¿Alguien sabe cómo tomar muestras de esta densidad fácilmente? ¿Tal vez …



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Construcción de distribución Dirichlet con distribución Gamma.
Supongamos que X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1} son variables aleatorias mutuamente independientes, cada una con una distribución gamma con parámetros αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1 muestra que Yi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kYi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kY_i=\frac{X_i}{X_1+\cdots+X_{k+1}},i=1,\dots,k, tienen una distribución conjunta comoDirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)Dirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)\text{Dirichlet}(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_k;\alpha_{k+1}) PDF conjunto de Luego para encontrar la articulación pdf de No puedo encontrar jacobian, es decir,(X1,…,Xk+1)=e−∑k+1i=1xixα1−11…xαk+1−1k+1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X1,…,Xk+1)=e−∑i=1k+1xix1α1−1…xk+1αk+1−1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X_1,\dots,X_{k+1})=\frac{e^{-\sum_{i=1}^{k+1}x_i}x_1^{\alpha_1-1}\dots x_{k+1}^{\alpha_{k+1}-1}}{\Gamma(\alpha_1)\Gamma(\alpha_2)\dots \Gamma(\alpha_{k+1})}(Y1,…,Yk+1)(Y1,…,Yk+1)(Y_1,\dots,Y_{k+1})J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(\frac{x_1,\dots,x_{k+1}}{y_1,\dots,y_{k+1}})

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Asimetría del logaritmo de una variable aleatoria gamma
Considere la variable aleatoria gamma X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) . Hay fórmulas claras para la media, la varianza y la asimetría: E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Skewness⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} Considere ahora una variable aleatoria transformada logarítmica Y=log(X)Y=log⁡(X)Y=\log(X) . Wikipedia da fórmulas para la media y la varianza: E[Y]Var[Y]=ψ(α)+log(θ)=ψ1(α)E[Y]=ψ(α)+log⁡(θ)Var⁡[Y]=ψ1(α)\begin{align} \mathbb E[Y]&=\psi(\alpha)+\log(\theta)\\ \operatorname{Var}[Y]&=\psi_1(\alpha)\\ \end{align} mediante …

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