Sea una muestra aleatoria de la distribución gamma .G a m m a ( α , β )X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nGamma(α,β)Gamma(α,β)\mathrm{Gamma}\left(\alpha,\beta\right) Sea y la media muestral y la varianza muestral, respectivamente. S2X¯X¯\bar{X}S2S2S^2 Luego pruebe o refute que y son independientes. S2/...
Es bien sabido que una variable aleatoria que se distribuye Gamma con el parámetro de forma de entero es equivalente a la suma de los cuadrados de variables aleatorias normalmente distribuidas.kkkkkkk Pero, ¿qué puedo decir sobre una variable aleatoria distribuida gamma con no entero ? ¿Hay alguna...
El artículo de Wikipedia sobre la distribución Gamma enumera dos métodos de parametrización diferentes, uno de ellos utilizado con frecuencia en la econometría bayesiana con y , es parámetro de forma, es parámetro de
Quiero generar una serie temporal sintética. La serie temporal debe ser una cadena de Markov con una distribución marginal gamma y un parámetro AR (1) de . ¿Puedo hacer esto simplemente usando una distribución gamma como término de ruido en un modelo AR (1), o necesito usar un enfoque más...
Estoy tratando de ajustar una distribución gamma inversa de tres parámetros a mis datos en R o Python. Me gustaría hacer esto usando la estimación de máxima verosimilitud (MLE). El pdf del gamma inverso de tres parámetros viene dado por: Donde Γ es la función gamma, ρ es la forma, α es la...
Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...
Supongamos que T1,T2,…T1,T2,…T_1, T_2, \dots sean secuencias de variables aleatorias exponenciales con el parámetro λλ\lambda . La suma Sn=T1+T2+⋯+TnSn=T1+T2+⋯+TnS_n = T_1 + T_2 + \dots + T_n es una distribución Gamma. Ahora, como entiendo, la distribución de Poisson se define por NtNtN_t siguiente...
Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly...
Situación: Digamos que tengo un proceso de Poisson, como la desintegración radiactiva, que produce partículas R por segundo. Mido con un detector. Hay una probabilidad P de que el detector detecte una partícula. Cosas que creo que sé: El tiempo entre llegadas de la emisión de partículas se...