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,

2
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 n ∼ G ( α , 1X∼G(α,1)Y∼G(β,1)

X+Y∼G(α+β,1)
X∼G(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+⋯+Xn∼G(α,1)Xi∼iidG(α/n,1)
n∈NX∼G(α,1)αXY+ZZY Implica anche che le forme con valore intero α non abbiano un significato particolare per i Gamma.
Y∼G(⌊α⌋,1)Z∼G(α−⌊α⌋,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 ∼ (X∼G(α,1)α<1YU1/αYU∼U(0,1)

Y∼G(α+1,1)
G(α,1)
X∼(X′+ξ)U1/αX,X′∼G(α,1)U∼U(0,1)ξ∼E(1)
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