gamma分布如何用spss检验一组数据服从gamma分布

均值和标准差服从正态分布的正态分布是什么分布

正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得bai到。

C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。

P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。

是一du个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

zhi 正态曲线呈钟dao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回^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时的正态分布是标答准正态分布。

gamma分布的均值和方差计算公式是怎样的？

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。

则均值是a/入 方差是a/(入^2)

matlab如何生成gamma分布随机变量

用MATLAB中自带的gamrnd函数即可，其具体意思如下： gamrnd是用来产生服从伽马分布的随机数函数，有以下几种形式： 1.R = gamrnd(A,B) 2.R = gamrnd(A,B,v) 3.R = gamrnd(A,B,m,n) 描述： 1.R = gamrnd(A,B)产生服从伽马分布参数为A,B的随机数。

A,B可以是向量、矩阵或多维数组，但它们的维数必须相同 2.R = gamrnd(A,B,v)产生服从伽马分布参数为A,B的随机数，v是一个行向量。

若v是一个1*2的向量，R就是有v(1)行v(2)列的矩阵，若v是1*n，那么R就是一个n维数组。

3.R = gamrnd(A,B,m,n)产生服从伽马分布参数为A,B的随机数，m和n是R的行和列维数的范围。

采纳吧，写了这么多。

什么分布函数与伽马分布有关

1. 卡方分布（n)~gamma（n/2，1/2） 若n个相互独立的随机变量ξ?、ξ?、……、ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution）。

2. 指数分布exp（k）~gamma（1，k） 指数函数的一个重要特征是无记忆性（Memoryless Property，又称遗失记忆性）。

这表示如果一个随机变量呈指数分布，当s,t≥0时有P(T>s+t|T>t)=P(T>s)。

即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

如何用spss检验一组数据服从gamma分布

只能使用SPSS的P-P图或者Q-Q进行检验，默认的测试分布为正态分布，你需要点击Test Distribution项下的下拉菜单选择gamma分布。

如果你所有的数据点基本沿着图形的对角线分布（些小的出入是允许的），那就可以判断你的数据服从gamma分布。