Esiste un'altra interpretazione per una distribuzione gamma con parametro di forma non intero?


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È noto che una variabile casuale essendo Gamma distribuita con il parametro di forma intera è equivalente alla somma dei quadrati di variabili casuali normalmente distribuite.kk

Ma cosa posso dire di una variabile casuale distribuita gamma con non intero ? C'è qualche altra interpretazione diversa dalla distribuzione gamma?k


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Gamma con parametro di forma è la somma dei quadrati di variabili casuali normalmente distribuite. Gamma con parametro di forma è la somma di iid distribuzioni esponenziali. k/2kkk
Greenparker,

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Un'altra interpretazione della gamma con interok : è il tempo di attesa fino al ° arrivo in un processo di Poisson unidimensionale con intensità 1 / θ . k1/θ
Stephan Kolassa,

Risposte:


1

Se e Y G ( β , 1 ) sono indipendenti, allora X + Y G ( α + β , 1 ) In particolare, se X G ( α , 1 ) , viene distribuito con la stessa distribuzione di X 1 + + X nG ( α , 1XG(α,1)YG(β,1)

X+YG(α+β,1)
XG(α,1) per ogni n N . (Questa proprietà è chiamatadivisibilità infinita.) Ciò significa che, se X G ( α , 1 ) quando α non è un numero intero, X ha la stessa distribuzione di Y + Z con Z indipendente da Y e Y G ( α , 1 )
X1++XnG(α,1)XiiidG(α/n,1)
nNXG(α,1)αXY+ZZY Implica anche che le forme con valore intero α non abbiano un significato particolare per i Gamma.
YG(α,1)ZG(αα,1)
α

Al contrario, se con α < 1 , ha la stessa distribuzione di Y U 1 / α quando Y è indipendente da U U ( 0 , 1 ) e Y G ( α + 1 , 1 ) E quindi la distribuzione G ( α , 1 ) è invariante in X (XG(α,1)α<1YU1/αYUU(0,1)

YG(α+1,1)
G(α,1)
X(X+ξ)U1/αX,XG(α,1)UU(0,1)ξE(1)
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