gamma-distribution

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設X〜gamma（2,1）。找到： P（X> = 2） P（X < = 10）我正在努力確定如何解決這個問題。我知道你必須整合一些從2到無窮大和0到10的函數，但不知道要整合什麼。

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假設我有一個使用下面的方法產生的變量x： x <- rgamma(100,2,11) + rnorm(100,0,.01) #gamma distr + some gaussian noise head(x,20) [1] 0.35135058 0.12784251 0.23770365 0.13095612 0.18796901 0.18251968 [7] 0.20506117

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伽瑪GLM：NaN的生產和分歧錯誤

介紹我試圖構建雞蛋的量（質量）魚種羣的標本擋規取決於它的大小和年齡該車型GLM 。因此，變量是： eggW：奠定雞蛋的總質量，以連續和正可變範圍300和30000之間 fishW：魚的質量，連續正面，範圍在3到55之間。 age：1或2年。沒有0的，沒有NA的。在檢查並實現假設正常分佈可能不合適之後，我決定使用Gamma分佈。我之所以選擇Gamma，主要是因爲變量是正值和連續值，隨着值的增

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如何在沒有統計工具箱的情況下從伽馬分佈中繪製隨機數？

我正在改變合成圖像的信號強度。我需要信號在0到0.1之間變化，但我需要用伽瑪分佈來做到這一點，以使它們中的更多信號落在.01/.02範圍內。問題是我使用2010版的Matlab沒有統計工具箱，它沒有gamrnd函數作爲其庫的一部分。任何和所有的幫助，非常感謝。

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R中的經驗貝葉斯

大衛羅賓遜給出了一個偉大的example經驗貝葉斯更新與beta分佈。他發現從分佈事先使用了更新每個連擊估計之前。這具有顯着的效果，即根據數據存在的量對平均值進行加權並縮小接近均值的低數據觀察值。我們如何更新計數的估計值和正常的的情況。我假設伽瑪用於計數，高斯用於正常，但我希望在任何人有任何情況下在R中看到這個例子。

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用R中的雙變量伽馬分佈生成隨機數

如何用雙變量伽馬分佈生成隨機數。密度爲： ˚F（ X，ÿ）（ X，ÿ）= α P + Q X P-1（YX）Q-1ë- αÿ/[Γ（ p）Γ（ q）]，＆＃x1d540; 0＆＃x2264; X＆＃x2264; y 其中y> x> 0，α> 0，p> 0且q> 0。我沒有在R上找到任何包，而沒有在文獻中做任何包。

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xy.coords（x，y，xlabel，ylabel，log）中的錯誤：'x'和'y'長度因Gamma分佈圖而有所不同

我試圖繪製Gamma（alpha = 29，beta = 3），但我得到的錯誤：「xy.coords（x，y，xlabel，ylabel，log）中的錯誤：'x'和'y'長度不同」。爲什麼？ x <- seq(0, 1000, by = 1) y <- dgamma(x, shape = 3, rate = 1/29, scale = 1/rate, log = FALSE) plot(x,

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TypeError：_parse_args（）得到一個意想不到的關鍵字參數「大小」爲伽瑪分佈

我想繪製伽瑪（alpha = scale = 29，beta = size = 3），但我得到錯誤TypeError：_parse_args （）爲y1獲得了意想不到的關鍵字參數'size'。我正在關注伽瑪分佈的scipy documentation，並且伽馬分佈有一個大小參數，所以我不明白爲什麼我會得到這個錯誤。 import numpy as np from scipy.stats impo

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如何繪製python中的alpha和beta參數的gamma分佈

我想繪製alpha = 29（scale）和beta = 3（大小）的gamma分佈。換句話說，我想繪製Gamma（29,3）的pdf。如果根據documentation，我如何做到這一點，python gamma函數只有參數a和x，並且size參數不存在？我以爲loc是測試版，但我認爲它實際上抵消，所以下面的代碼是錯誤的... import numpy as np import scipy.

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如何繪製ggplot2中的Gamma分佈

我在R中有一個我試圖在ggplot2中複製的情節。我有以下代碼： theta = seq(0,1,length=500) post <- dgamma(theta,0.5, 1) plot(theta, post, type = "l", xlab = expression(theta), ylab="density", lty=1, lwd=3) 我試圖複製在GGPLOT2該地塊，這是我