伽玛分布是指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次时间的概率密度为Gamma密度函数。Gamma分布中的参数a称为形状参数，β称为尺度参数。
gamma分布是统计学中的连续概率函数。伽玛分布是统计学的一种连续概率函数。Gamma分布中的参数α，形状参数（shape parameter)，β称为尺度参数（scale parameter)。意义：假设随机变量X为等到第α件。
gamma分布如下：所谓的伽玛分布是统计学的一种连续概率函数（具体形状可参考图）。Gamma分布中的参数α称为形状参数，β称为尺度参数。
表示了中心趋势或平均值。Gamma分布是一种连续概率分布，主要用于描述等待时间、寿命等随机变量的分布情况。在Gamma分布中，期望（均值）具有重要的意义，表示了随机变量的中心趋势或平均值。
伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数，是概率统计中一种非常重要的分布。“指数分布”和“χ2分布”都是伽马分布的特例。Gamma分布中的参数α称为形状参数（shape parameter），主要决定了分布曲线的形状。
伽玛分布是统计学中的一种连续概率函数，包含两个参数α和β，其中α称为形状参数，β称为尺度参数。伽马分布的特性：Gamma的可加性。
伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数，是概率统计中一种非常重要的分布。“指数分布”和“χ2分布”都是伽马分布的特例。Gamma分布中的参数α称为形状参数（shape parameter），β称为逆尺度参数。
Gamma分布中的参数α称为形状参数，β称为尺度参数。当两随机变量服从Gamma分布，且单位时间内频率相同时，其中α0，β0，则称随机变量X服从参数α，β的伽马分布，记作G(α，β)。
伽玛分布的分布函数是统计学的一种连续概率函数，其表达式为：Γ(θ)=∫∞0xθ1exdx。伽玛函数（Gamma Function）作为阶乘的延拓，是定义在复数范围内的亚纯函数，通常写成Γ（x）。
a. 伯努利分布：伯努利分布的密度函数是 P(X = x) = p^x * (1-p)^(1-x)，其中p是成功的概率，x可以是0或1。
先把gamma分布的概率密度函数写一下：f(x)=入*[(入x)^(a-1)]*[e^(-入x)]/g(a)其中：g(a)=∫{0到无穷} [x^(a-1)]*[e^(-x)]dx 百度不太好打公式，我用的符号跟标准的不一样，LZ仔细看一下。
gamma分布是统计学中的连续概率函数。伽玛分布是统计学的一种连续概率函数。Gamma分布中的参数α，形状参数（shape parameter)，β称为尺度参数（scale parameter)。意义：假设随机变量X为等到第α件。
Gamma分布：是指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次时间的概率密度为Gamma密度函数。α＝n，Γ（n，β）就是Erlang分布。
伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数，是概率统计中一种非常重要的分布。“指数分布”和“χ2分布”都是伽马分布的特例。Gamma分布中的参数α称为形状参数（shape parameter），主要决定了分布曲线的形状。
gamma分布如下：所谓的伽玛分布是统计学的一种连续概率函数（具体形状可参考图）。Gamma分布中的参数α称为形状参数，β称为尺度参数。
伽马分布和卡方分布都与Gamma函数有关。如果两个变量各自都服从于正态分布，并且是相互独立的，那么这两个正态变量的平方和服从自由度为k-1的卡方分布。
伽玛分布的分布函数是统计学的一种连续概率函数，其表达式为：Γ(θ)=∫∞0xθ1exdx。伽玛函数（Gamma Function）作为阶乘的延拓，是定义在复数范围内的亚纯函数，通常写成Γ（x）。
Gamma分布：是指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次时间的概率密度为Gamma密度函数。α＝n，Γ（n，β）就是Erlang分布。
概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）是描述连续随机变量概率分布的函数。它表示在某个取值范围内，随机变量落在该范围内的概率密度。
Y) 为F(Y) 的导数。对F(Y)求导得：f(Y) = dF(Y)/dY = 1/2， (1Y3)因此，在 (1，3) 区间内，随机变量 Y=2X+1 的概率密度函数 f1(Y) = 1/2。在其他区间内，概率密度函数为零。
概率密度 概率密度是指一个随机变量在某一取值附近的概率与该取值附近的区间长度的比值。概率密度是概率论和统计学中的一个重要概念，用于描述连续型随机变量的概率分布。
密度函数是一段区间的概率除以区间长度，值为正数，可大可小；而分布函数则是可以使用数学分析方法研究随机变量的一种曲线。密度函数一般只针对连续型变量，而分布函数则是既针对连续型也针对离散型随机变量。