请数学牛人解释一下伽马分布里面Γ(α，β)（分布函数已经了解）。α，β个指代何种意义的参数？
正态分布的可加性证明求助 可以用定义证，这里给出一个更简单的证法，用特征函数证：N(a，σ2)的特征函数为exp(iat-σ2t2/2)因为X，Y独立所以有f_(aX+bY)(t)f_(aX)(t)*f_(bY)(t)f_(X)(at)*f_(Y)(bt)exp(iμ1at-σ12a2t2/2)*exp(iμ2bt-σ22b2t2/2)exp(i(aμ1+bμ2)t-(a2σ12+b2σ22)t2/2)这就是N(aμ1+bμ2，a2σ12+b2σ22)的特征函数。由特征函数的唯一性知aX+bY~N(aμ1+bμ2，a2σ12+b2σ22)正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0，σ=1时的正态分布是标准正态分布。扩展资料：由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。服从标准正态分布，通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换。（标准正态分布表：标准正态分布表。
Γ函数（伽马函数）的数学期望怎么求？ E(X)=∫[c，+∞)x*β^α/Γ(α)*(x-c)^(α-1)*e^[-β(x-c)]*dx(α>；0，β>；0)=∫[0，+∞)(t/β+c)*β^α/Γ(α)*(t/β)^(α-1)*e^(-t)*1/β*dt=1/Γ(α)*∫[0，+∞){t^[(α+1)-1]/β+ct^(α-1)}e^(-t)dt=1/Γ(α)*[1/β*.
数理统计中的分布函数 概率密度函数是分布函数的导数，所以有您框起来的性质。(3)F(x)=∫f(t)dt={0，x；{∫(-t/2+1)dt=(-t^2/4+t)|=-x^2/4+x；02.
常见分布的数学期望和方差 常见的有正态分布，二项分布，指数分布，均匀分布正态分布N~（a，b)EX=a DX=b二项分布B~（n，p)EX=np DX=np(1-p)指数分布λ EX=λ分之一 DX=λ^2分之一均匀分布 在（a，b)之前的范围 EX=2分之a+b DX=(b-a)^2\\12
伽马分布与随机变量x有什么关系 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，不然你求了等于没求
学习概率论需要用到哪些高数知识或公式. 请说得具体些. 其实在计算概率中的结果的时候如果死算的话是很难算出来的 因为概率中计算积分的被积函数是挺复杂的 如果不掌握一点技巧的话就很难得出结果首先在计算中 应该记住概率有一个最重要的性质就是归一性这个计算积分的话其实就用到数学分析中分布积分、换元积分、以及两个积分顺序交换和极限和积分的交换知识 这个其实只要多做点题目就熟悉了另外一些基本的也适当的记记 比如标准正态分布计算时由一元变到二元 而伽马分布你就记住数学中伽马函数积分的算法就可以了 而F分布其实就是由伽马分布来的其实计算概率就是公式复杂 吓人而已 只要找对了方法就可以一下子出来的。
