Gamma分布与指数分布

"Gamma分布gamma distribution; form of gamma distribution;" 在学术文献中的解释
  1、在地震序列的有序性、地震发生率的齐次性、计数特征具有独立增量和平稳增量情况下,可以导出地震发生i时间的概率密度为Gamma密度函数(亦称为Gamma分布)
Γ(x)称为伽马函数,它是用一个积分式定义的,不是初等函数。伽马函数有性质:Γ(x+1)=xΓ(x),Γ(0)=1,Γ(1/2)=√π,对正整数n,有Γ(n+1)=n
伽马分布里面Γ(α,β)(分布函数已经了解)。α,β个指代何种意义的参数?比如在化工里面有这样一个问题,说反应器管道的长度L服从Γ(α常熟地震,β)分布,那么α,β是和管道形状和尺度相
关的参数。α,β是两个分布调整参量,该分布的期望=C+(α/β),也就是说α/β调整期望;分布的方差=α/β^2,由此并不需要单独定义二者,应该共同对分布起作用!
伽马函数Γ(z)的定义域是,C-{-n,n=0,1,2,...},其中C为复数域,
Rez>0时,常见的积分是收敛,也就是说Γ(z)可用常见的积分定义。
hanp如1种常见的积分:Γ(z={0<x<+}x^(2z-1)e^(-x^2)dx
先把gamma分布的概率密度函数写一下:
f(x)=*[(x)^(a-1)]*[e^(-x)]/g(a)
其中:g(a)=四平王宇{0到无穷} [x^(a-1)]*[e^(-x)]dx
均值是a/
方差是a/(^2)
指数分布
如果随机变量X的概率密度为
公式
PX0=λ乘以(e的-λX次方);p(x<0)=0
 则称X遵从指数分布(参数为λ)。
  在概率论和统计学中,指数分布(Exponential distribution)是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进机场的时间间隔、中文新条目出现的时间间隔等等。
  许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况,产品的失效是偶然失效时,其寿命服从指数分布。广州黄埔造船厂
鱼塘理论
  指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布,指数分布的失效率是与时间t无关的常数,所以分布函数简单。
分布应用
  在电子元器件的可靠性研究中,指数分布应用广泛,在日本的工业标准和美国军用标准中,半导体器件的抽验方案都是采用指数分布。此外,指数分布还用来描述大型复杂系统(如计算机)的故障间隔时间的失效分布。但是,由于指数分布具有缺乏“记忆”的特性.因而限制了它在机械可靠性研究中的应用,所谓缺乏“记忆”,是指某种产品或零件经过一段时间t0的工作后,仍然如同新的产品一样,不影响以后的工作寿命值,或者说,经过一段时间t0的工作之后,该产品的寿命分布与原来还未工作时的寿命分布相同,显然,指数分布的这种特性,与机械零件的疲劳、磨损、腐蚀、蠕变等损伤过程的实际情况是完全矛盾的,它违背了产品损伤累积和老化这一过程。所以,指数分布不能作为机械零件功能参数的分布形式。
  指数分布虽然不能作为机械零件功能参数的分布规律,但是,它可以近似地作为高可靠性的复杂部件、机器或系统的失效分布模型,特别是在部件或机器的整机试验中得到广泛的应用。
  指数分布比幂分布趋近0的速度慢很多,所以有一条很长的尾巴。指数分布很多时候被认为是长尾分布。互联网网页链接的出度入度符合指数分布
  指数分布的参数为a,则指数分布的期望为1/a,方差为(1/a)的平方。
 

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