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为什么MATLAB中随机生成的gamma分布的均值和公式计算的结果不匹配哪
gamma分布有两个参数在matlab里面可以用 gamrnd函数生成符合gamma分布的随机数序列格式：R = gamrnd(A,B,v);参数是A，B ，生成矩阵的大小由v决定R = gamrnd(2,2,);mean(R)只要结果都很接近4，在4左右浮动，就证明是符合理论的当然你也可以用其他的A,Bc参数，最后均值得结果都是很接近AB乘积的
伽马分布的期望与方差
X是随机变量,你根本不知道是什麽东西 密度函数fX()的定义 这个X在数轴上取某数n的概率密度为fX(n) 经常n写作小x,confuse了一堆所谓菜鸟 期望,方差都是定值, 而你不知道X究竟取到哪个n,每个定义域内的n都有对应概率密度 每个n乘以自己对应的概率密度fX(n) 这个nfX(n),在全实数域积分就能得到期望,这是一个定值 即是E(X) n^2fX(n)作全域积分得到E(X^2)也是定值 D(X)=E(X^2)-(E(X))^2 还是定值 所以期望方差是不是都会和参数α,β相关而不能带x, 不然你求了等於没求
正态分布,泊松分布,伽玛分布,对数正态分布偏度由高到低分别是
依照偏度由高到低分别是对数正态分布、伽玛分布、泊松分布、正态分布。
偏度是利用3阶矩定义的，偏度的计算公式为：
其中，Sk为偏度；μ3为3阶中心矩；σ为标准差。
在一般情形下，当统计数据为右偏分布时，Sk》0，且Sk值越大，右偏程度越高；当统计数据为左偏分布时，Sk《0，且Sk值越小，左偏程度越高。当统计数据为对称分布时，显然有Sk=0。
扩展资料
对数正态分布具有如下性质：
（1）正态分布经指数变换后即为对数正态分布；对数正态分布经对数变换后即为正态分布。
（2）γ，t是正实数，X是参数为(μ，σ)的对数正态分布，则Y=γXᵗ仍是对数正态分布，参数为（tμ+ln(γ)，tσ）。
（3）对数正态总是右偏的。
（4）对数正态分布的均值和方差是其参数(μ，σ)的增函数。
（5）对给定的参数μ，当σ趋于零时，对数正态分布的均值趋于exp(μ)，方差趋于零。
参考资料来源：百度百科--偏度
参考资料来源：百度百科--对数正态分布
参考资料来源：百度百科--伽马分布
参考资料来源：百度百科--泊松分布
参考资料来源：百度百科--正态分布
伽马分布期望推导公式
伽马分布期望推导公式：D(X)=E(X^2)-(E(X))^2。
取决于所选择的概率密度函数的形式。通常情况下，具有两种形式，这两种形式的概率密度函数有一点小差别（即参数的选择上，形状参数相同，而第二个参数互为倒数关系）。伽马分布的期望要看使用的函数表达式 一般的表达式中期望等于α*β，方差等于α*(β^2)。
伽玛函数（Gamma函数）
也叫欧拉第二积分，是阶乘函数在实数与复数上扩展的一类函数。该函数在分析学、概率论、偏微分方程和组合数学中有重要的应用。与之有密切联系的函数是贝塔函数，也叫第一类欧拉积分，可以用来快速计算同伽马函数形式相类似的积分。
