当β 为正整数 n 的时候,那么λ=1/n,Γ(nα) 满足 Erlang 分布.Erlang 分布经常用来表示独立随机事件发生的时间间隔.比如一个车站从第一辆车到达,直到恰好有 n 辆车到达所需要的时间分布.
当β=1 时,Γ(1α) 表示参数为α 的指数分布 exp(α).指数分布也经常用来表示独立随机事件发生的间隔,电子产品的寿命分布一般服从指数分布.指数分布不具备记忆性,如果一个人活了六十年,他再活十年的概率和一个十岁的孩子再活十年的概率,通常来说后者要高得多,这种情况就是记忆性的体现,不可能服从指数分布.
这个有点晕啊,alpha 和 beta 貌似反了,Gamma 分布是不是写反了?
而均值,方差的公式也错了,卡方也错了,同学你是不是故意的.
这是我搞糊涂了.卡方没错误.