Existem duas formas para a distribuição Gamma, cada uma com definições diferentes para os parâmetros de forma e escala. Em vez de perguntar como o formulário é usado para a implementação do gsl_ran_gamma , provavelmente é mais fácil solicitar as definições associadas para a média e o desvio padrão...
Estou ajustando vários modelos do formulário .. glm(DV ~ I(1/IV), family = Gamma(link = "log") .. e estou procurando maneiras de comparar os modelos obtidos para diferentes variáveis. Gostaria de saber se o valor alfa é de alguma utilidade prática? Para as três parcelas abaixo, os valores alfa...
É sabido que uma variável aleatória sendo Gamma distribuída com o parâmetro de forma inteira é equivalente à soma dos quadrados de k variáveis aleatórias normalmente distribuídas.kkkkkk Mas o que posso dizer sobre uma variável aleatória distribuída gama com não inteiro ? Existe alguma outra...
O artigo da Wikipedia sobre distribuição Gamma lista dois métodos diferentes de parametrização, um deles freqüentemente usado na econometria bayesiana com e , é o parâmetro shape, é o parâmetro rate.α>0α>0\alpha>0β>0β>0\beta>0αα\alphaββ\beta X∼Gamma(α,β).X∼Gamma(α,β).X\sim...
Eu quero gerar uma série temporal sintética. A série temporal precisa ser uma cadeia de markov com uma distribuição marginal gama e um parâmetro AR (1) de ρρ\rho . Posso fazer isso simplesmente usando uma distribuição gama como termo de ruído em um modelo AR (1) ou preciso usar uma abordagem mais...
Seja variáveis aleatórias independentes.Xi∼Gamma(α,pi),i=1,2,...,n+1Xi∼Gamma(α,pi),i=1,2,...,n+1X_i\sim\text{Gamma}(\alpha,p_i),i=1,2,...,n+1 Defina e . Mostre que são distribuídos
Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...
Deixe- T1,T2,…T1,T2,…T_1, T_2, \dots estar sequência iid de variáveis aleatórias exponencial com parâmetro λλ\lambda . A soma Sn=T1+T2+⋯+TnSn=T1+T2+⋯+TnS_n = T_1 + T_2 + \dots + T_n é uma distribuição Gama. Agora, como eu entendo, a distribuição de Poisson é definida por NtNtN_t seguinte...
Estou tentando ajustar uma distribuição gama inversa de três parâmetros aos meus dados em R ou Python. Eu gostaria de fazer isso usando a estimativa de máxima verossimilhança (MLE). O pdf dos três parâmetros gama inversa é dado por: Onde Γ é a função gama, ρ é a forma, α é a escala es é o...
Situação: Digamos que eu tenha um processo de Poisson, como decaimento radioativo, produzindo partículas R por segundo. Eu meço com um detector. Existe uma probabilidade P de que uma partícula seja detectada pelo detector. Coisas que acho que sei: O tempo entre a chegada da emissão de...
Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis (id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly...
Eu sei que a família gama de distribuições é uma família de dois parâmetros, mas o qui-quadrado tem apenas um parâmetro. Como uma distribuição de qui-quadrado é uma distribuição gama se ela possui apenas um
A distribuição Erlang tem uma interpretação direta em termos de tempo de espera para a ocorrência de um número predefinido de eventos em um processo de Poisson ou a soma de um número predefinido de variáveis aleatórias exponenciais. A distribuição gama é mais geral, pois permite um parâmetro não...
Eu tenho dados que compreendem distâncias entre pontos sucessivos em uma linha (vetor 1D): Tradicionalmente, no meu campo, esses dados são equipados com uma distribuição gama, na tentativa de descrever a distribuição dos pontos; no entanto, em alguns casos, acho que uma distribuição Weibull se...
Deixei X1 1,X2,X3, . . . ,XnX1,X2,X3,...,XnX_{1},X_{2},X_{3},...,X_{n} ser uma amostra aleatória de uma distribuição com pdf f( x ; α , θ ) =e- x / θθαΓ ( α )xα - 1Eu( 0 , ∞ )( x ) , α , θ >