Questions marquées «gamma-distribution»

Une distribution de probabilité continue non négative indexée par deux paramètres strictement positifs.

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Poisson est exponentiel comme Gamma-Poisson est quoi?
Une distribution de Poisson peut mesurer des événements par unité de temps et le paramètre est . La distribution exponentielle mesure le temps jusqu'au prochain événement, avec le paramètre . On peut convertir une distribution dans l'autre, selon qu'il est plus facile de modéliser des événements ou des heures.λλ\lambda1λ1λ\frac{1}{\lambda} Maintenant, …
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Divergence de Kullback – Leibler entre deux distributions gamma
Choisir de paramétrer la distribution gamma par le pdf La divergence de Kullback-Leibler entre et est donnée par [1] commeΓ(b,c)Γ(b,c)\Gamma(b,c)g(x;b,c)=1Γ(c)xc−1bce−x/bg(x;b,c)=1Γ(c)xc−1bce−x/bg(x;b,c) = \frac{1}{\Gamma(c)}\frac{x^{c-1}}{b^c}e^{-x/b}Γ(bq,cq)Γ(bq,cq)\Gamma(b_q,c_q)Γ(bp,cp)Γ(bp,cp)\Gamma(b_p,c_p) KLG a( bq, cq; bp, cp)= ( cq- 1 ) Ψ ( cq) - journalbq- cq- journalΓ ( cq)+logΓ ( cp)+ cpJournalbp- ( cp- 1 ) ( Ψ …
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Relation entre la distribution gamma et khi carré
Si où , c'est-à-dire que tous les sont iid des variables aléatoires normales de zéro moyenne avec les mêmes variances, puisY=∑i=1NX2iY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)XiXiX_iY∼Γ(N2,2σ2).Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). Je sais que la distribution du chi-carré est un cas particulier de la distribution gamma, mais n'a pas pu obtenir la distribution chi-carré pour la …
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Pourquoi choisiraient-ils une distribution gamma ici?
Dans l'un des exercices de mon cours, nous utilisons un ensemble de données médicales Kaggle . L'exercice dit: nous voulons modéliser la distribution des charges individuelles et nous voulons aussi vraiment pouvoir saisir notre incertitude sur cette distribution afin de mieux saisir la plage de valeurs que nous pourrions voir. …
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Quelle est la valeur attendue de la distribution de Dirichlet modifiée? (problème d'intégration)
Il est facile de produire une variable aléatoire avec une distribution de Dirichlet en utilisant des variables Gamma avec le même paramètre d'échelle. Si: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) Alors: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn) \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; \ldots\; , \frac{X_n}{\sum_j X_j}\right) \sim \text{Dirichlet}(\alpha_1,\;\ldots\;,\alpha_n) Problème Que se passe-t-il si les paramètres d'échelle ne sont pas …
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Comment échantillonner rapidement X si exp (X) ~ Gamma?
J'ai un problème d'échantillonnage simple, où ma boucle intérieure ressemble à: v = sample_gamma(k, a) où des sample_gammaéchantillons de la distribution Gamma pour former un échantillon de Dirichlet. Cela fonctionne bien, mais pour certaines valeurs de k / a, certains des calculs en aval sont sous-jacents. Je l'ai adapté pour …
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Comment calculez-vous l'espérance de ?
Si est distribué de façon exponentielle (i = 1, ..., n) avec le paramètre \ lambda et que les X_i sont mutuellement indépendants, quelle est l'attente de ( i = 1 , . . . , N ) λ X iXiXiX_i(i=1,...,n)(i=1,...,n)(i=1,...,n)λλ\lambdaXiXiX_i (∑i=1nXi)2(∑i=1nXi)2 \left(\sum_{i=1}^n {X_i} \right)^2 en termes de nnn et …
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