Domande taggate «gamma-distribution»

Una distribuzione di probabilità continua non negativa indicizzata da due parametri strettamente positivi.

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Quando utilizzare i GLM gamma?
La distribuzione gamma può assumere una gamma piuttosto ampia di forme e, dato il legame tra media e varianza attraverso i suoi due parametri, sembra adatta a trattare l'eteroschedasticità nei dati non negativi, in modo che OLS trasformato in log possa non fare a meno di WLS o di una …





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Distribuzioni gamma vs. lognormali
Ho una distribuzione osservata sperimentalmente che sembra molto simile a una distribuzione gamma o lognormale. Ho letto che la distribuzione lognormale è la distribuzione di probabilità entropia massima per una variabile casuale per la quale sono fissati la media e la varianza di . La distribuzione gamma ha proprietà simili?XXXln( …


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La relazione tra la distribuzione gamma e la distribuzione normale
Recentemente ho trovato necessario derivare un pdf per il quadrato di una normale variabile casuale con media 0. Per qualsiasi motivo, ho scelto di non normalizzare la varianza in anticipo. Se l'ho fatto correttamente, questo pdf è il seguente: 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}} Ho notato …



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Come campionare da ?
Voglio campionare secondo una densità dove e sono strettamente positivi. (Motivazione: questo potrebbe essere utile per il campionamento di Gibbs quando il parametro di forma di una densità Gamma ha un precedente uniforme.)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) cccddd Qualcuno sa campionare facilmente da questa densità? Forse è standard e …


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La somma delle variabili casuali esponenziali segue Gamma, confusa dai parametri
Ho imparato che la somma delle variabili casuali esponenziali segue la distribuzione gamma. Ma ovunque leggo la parametrizzazione è diversa. Ad esempio, Wiki descrive la relazione, ma non dici cosa significano effettivamente i loro parametri? Forma, scala, frequenza, 1 / frequenza? Distribuzione esponenziale: ~xxxexp(λ)exp(λ)exp(\lambda) f(x|λ)=λe−λxf(x|λ)=λe−λxf(x|\lambda )=\lambda {{e}^{-\lambda x}} E[x]=1/λE[x]=1/λE[x]=1/ \lambda …

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Costruzione della distribuzione di Dirichlet con distribuzione Gamma
Sia X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1} variabili variabili casuali indipendenti, ognuna con una distribuzione gamma con parametri αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1 mostrano che , hanno una distribuzione congiunta comeYi=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,kDirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)Dirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)\text{Dirichlet}(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_k;\alpha_{k+1}) PDF congiunto di Quindi trovare pdf di Non riesco a trovare jacobian, cioè(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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Asimmetria del logaritmo di una variabile gamma casuale
Considera la variabile gamma random X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) . Esistono formule precise per media, varianza e asimmetria: 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} Considera ora una variabile casuale trasformata in logY=log(X)Y=log⁡(X)Y=\log(X) . Wikipedia fornisce formule per la media e 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} tramite funzioni digamma e …

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