Gibt es eine andere Interpretation für eine Gamma-Verteilung mit einem nicht ganzzahligen Formparameter?


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Es ist bekannt, dass eine Zufallsvariable, die mit dem ganzzahligen Formparameter Gamma-verteilt ist, der Summe der Quadrate von normalverteilten Zufallsvariablen entspricht.kk

Aber was kann ich über eine gammaverteilte Zufallsvariable mit nicht ganzzahligem sagen ? Gibt es überhaupt eine andere Interpretation als die Gamma-Verteilung?k


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Gamma mit dem Formparameter ist die Summe der Quadrate von k normalverteilten Zufallsvariablen. Gamma mit dem Formparameter k ist die Summe von k iid Exponentialverteilungen. k/.2kkk
— Greenparker

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Noch eine Interpretation des Gammas mit der ganzen Zahl : Es ist die Wartezeit bis zur k- ten Ankunft in einem eindimensionalen Poisson-Prozess mit der Intensität 1 / θ . kk1/.θ
— Stephan Kolassa

Antworten:


1

Wenn und Y ≤ G ( β , 1 ) unabhängig sind, dann ist X + Y ≤ G ( α + β , 1 ). Insbesondere wenn X ≤ G ( α , 1 ) ist , wird es mit verteilt die gleiche Verteilung wie X 1 + ⋯ + X n ∼ G ( α , 1X.∼G(α,1)Y.∼G(β,1)

X.+Y.∼G(α+β,1)
X.∼G(α,1) für alle n ∈ N . (Diese Eigenschaft wird alsunendliche Teilbarkeit bezeichnet.) Dies bedeutet, dass, wenn X ∼ G ( α , 1 ) ist, wenn α keine ganze Zahl ist, X die gleiche Verteilung wie Y + Z hat, wobei Z unabhängig von Y und Y ∼ G ( ⌊ α) ist ⌋ , 1 )
X.1+⋯+X.n∼G(α,1)X.ich∼iidG(α/.n,1)
n∈N.X.∼G(α,1)αX.Y.+Z.Z.Y.Dies impliziert auch, dass ganzzahlige Formen α für Gammas keine besondere Bedeutung haben.
Y.∼G(⌊α⌋,1)Z.∼G(α- -⌊α⌋,1)
α

Wenn umgekehrt mit α < 1 ist , hat es die gleiche Verteilung wie Y U 1 / α, wenn Y unabhängig von U ∼ U ( 0 , 1 ) und Y ∼ G ( α + 1 , 1) ist ) Und daher ist die Verteilung G ( α , 1 ) in X ∼ ( !X.∼G(α,1)α<1Y.U.1/.αY.U.∼U.(0,1)

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