指数分布和伽马分布是完全不同的概率分布,但它们之间也存在着一定的关系。 首先从定义上看,指数分布是一种几何分布,它是用来描述单位时间内某一事件发生的次数的概率分布。它的概率密度函数为f(x)=λ*exp(-λ*x),其中λ是指数分布的参数,exp是指数函数,x是自变量。 伽马分布是一种双变量的概率分布,它是用来描...
也就是说我们n重指数分布就是伽马分布。 那正态分布和伽马分布有什么关系呢? 随机变量Z符合标准正态分布Z∼N(0,1),我们利用随机变量的转换使Y=Z2,接下里我们推导Y的密度函数。 我们利用累积分布函数方法来Y的密度函数 FY(y)=P(Y≤y)=P(Z2≤y)=P(−y≤Z≤y)=P(Z≤y)−P(Z≤−y)=FZ(...
伽马分布具有可加性，伽马分布与伽马分布相加还是伽马分布，所以负指数分布相加是伽马分布。
伽马分布是描述等待时间和处理时间的概率分布。它的密度函数可以表示成下面的形式: f(x)=(λ^α) * x^(α-1) * e^(-λx) / Γ(α) 其中λ 和α 是正实数,Γ(α) 是伽马函数。伽马分布是一个非单峰分布,其概率密度函数连续、单调递减,且有上界。 三、指数分布与伽马分布的联系 指数分布是伽马分布...