감마 분포

연속 확률분포
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감마 분포연속 확률분포로, 두 개의 매개변수를 받으며 양의 실수를 가질 수 있다.

감마 분포
확률 밀도 함수
Probability density plots of gamma distributions
누적 분포 함수
Cumulative distribution plots of gamma distributions
매개변수 형상모수
척도모수
지지집합
확률 밀도
누적 분포
기댓값
최빈값 for
분산
비대칭도
첨도
엔트로피
적률생성함수
특성함수

감마 분포는 지수 분포푸아송 분포 등의 매개변수에 대한 켤레 사전 확률 분포이며, 이에 따라 베이즈 확률론에서 사전 확률 분포로 사용된다.

매개변수 가 정수인 경우 감마 분포는 얼랑 분포가 된다.

확률 밀도 함수

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감마 분포의 확률 밀도 함수감마 함수를 써서 나타낼 수 있다.

 

여기서  형상모수이고,  척도모수이다.

성질

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만약 확률변수  가 독립이며 각각  의 분포를 가진다면, 확률변수들의 합은 다음과 같은 분포를 따른다.

 

 인 확률변수  에 상수를 곱한 경우는 척도모수에 영향을 준다.

 

다른 분포와의 관계

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  • 모양 매개변수  가 정수인 경우 얼랑 분포에 포함된다.
  •  지수 분포가 된다.
  •  카이제곱 분포가 된다. 이 때 자유도는  이다.

켤레 사전 확률

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감마 분포는 푸아송 분포, 지수 분포, 정규 분포(평균을 알고 있을 경우), 파레토 분포, 감마 분포(모양 매개변수를 알 경우)와 역감마 분포(모양 매개변수를 알 경우) 등의 분포와 켤레 사전 확률 분포를 이룬다.


같이 보기

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