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Gammaverteilung

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie

Die Gammaverteilung ist eine kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung über der Menge der positiven reellen Zahlen.<ref>{{#if:|{{#iferror: {{#iferror:{{#invoke:Vorlage:FormatDate|Execute}}|}}| |}}}}{{#if:|{{{autor}}}: }}{{#if:|{{#if:Merkzettel fürs MatheStudium | MassMatics|[{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|archivURL|1={{#invoke:URLutil|getNormalized|1={{{archiv-url}}}}}}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel=Merkzettel fürs MatheStudium | MassMatics}}]{{#if:| ({{{format}}})}}{{#if:| {{{titelerg}}}{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|Endpunkt|titel={{{titelerg}}}}}}}}}|{{#if:https://massmatics.de/merkzettel/#!864:Gammaverteilung/%7C{{#if:{{#invoke:TemplUtl%7Cfaculty%7C}}%7C{{#invoke:Vorlage:Internetquelle%7CTitelFormat%7Ctitel={{#invoke:WLink%7CgetEscapedTitle%7C1=Merkzettel fürs MatheStudium | MassMatics}}}}|[{{#invoke:URLutil|getNormalized|1=https://massmatics.de/merkzettel/#!864:Gammaverteilung/}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel={{#invoke:WLink|getEscapedTitle|1=Merkzettel fürs MatheStudium | MassMatics}}}}]}}{{#if:| ({{{format}}}{{#if:{{#if: 2026-01-02 | {{#if:{{#invoke:TemplUtl|faculty|}}||1}}}}

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Definition

Die Gammaverteilung <math>\mathcal{G}(p,\, b)</math> ist durch die Wahrscheinlichkeitsdichte
<math>f(x)=\begin{cases}
              \frac{\displaystyle b^p}{\displaystyle\Gamma(p)}x^{p-1}e^{-bx} & x > 0 \\
              0                                                              & x \leq 0
           \end{cases}</math>

definiert. Sie besitzt die reellen Parameter <math>b</math> und <math>p</math>. Der Parameter <math>b</math> ist ein inverser Skalenparameter und der Parameter <math>p</math> ist ein Formparameter. Um ihre Normierbarkeit zu garantieren, wird <math>b>0</math> und <math>p>0</math> gefordert.

Der Vorfaktor <math>b^p/\Gamma(p)</math> dient der korrekten Normierung; der Ausdruck <math>\Gamma(p)</math> steht für den Funktionswert der Gammafunktion, nach der die Verteilung auch benannt ist.

Dichte der Gammaverteilung mit verschiedenen Werten für b und p
Die Gammaverteilung genügt damit der Verteilungsfunktion
<math>F(x)=\begin{cases}
              P(p,b x) & x \geq 0 \\
              0        & x < 0,           
           \end{cases}</math>

wobei <math>P(p,\,b x)</math> die regularisierte Gammafunktion der oberen Grenze ist.

kumulierte Verteilungsfunktion der Gammaverteilung mit verschiedenen Werten für p und b

Alternative Parametrisierung

Alternativ zur obigen, im deutschsprachigen Raum üblichen Parametrisierung mit <math>p</math> und <math>b</math> findet man auch häufig

<math>(\alpha=p, \beta=b)</math> oder <math>\left(k=p, \theta=\frac{1}{b}\right).</math>

<math>\beta=b</math> ist der Kehrwert eines Skalenparameters und <math>\theta=1/b</math> ist der Skalenparameter selbst. Dichte und Momente ändern sich dementsprechend bei diesen Parametrisierungen (der Erwartungswert ist hier beispielsweise <math>\frac{\alpha}{\beta}</math> beziehungsweise <math>k\theta</math>). Da diese Parametrisierungen im englischsprachigen Raum vorherrschen, werden sie besonders häufig in der Fachliteratur verwendet. Um Missverständnissen vorzubeugen, wird empfohlen, die Momente explizit anzugeben, also beispielsweise von einer Gammaverteilung mit Erwartungswert <math>\frac{p}{b}</math> und Varianz <math>\frac{p}{b^2}</math> zu sprechen. Hieraus sind dann Parametrisierung und die entsprechenden Parameterwerte eindeutig rekonstruierbar.

Eigenschaften

Die Dichte <math>f</math> besitzt für <math>p>1</math> an der Stelle <math>x_M=\tfrac{p-1}{b}</math> ihr Maximum und für <math>p>2</math> an den Stellen

<math>x_W=x_M\pm \frac{(p-1)^\frac12}{b}</math>

Wendepunkte.

Erwartungswert

Der Erwartungswert der Gammaverteilung ist

<math>\operatorname{E}(X)={p \over b}.</math>

Varianz

Die Varianz der Gammaverteilung ist

<math>\operatorname{Var}(X)={p \over b^2}.</math>

Schiefe

Die Schiefe der Verteilung ist gegeben durch

<math>\operatorname{v}(X) = \frac{2}{\sqrt{p}}.</math>

Reproduktivität

Die Gammaverteilung ist reproduktiv: Die Summe aus den stochastisch unabhängigen gammaverteilten Zufallsvariablen <math>X</math> und <math>Y</math> mit den Parametern <math>b</math> und <math>p_x</math> bzw. <math>p_y</math> ist wiederum gammaverteilt mit den Parametern <math>b</math> und <math>p_x + p_y</math>.

Charakteristische Funktion

Die charakteristische Funktion hat die Form

<math>\phi_{X}(s) = \left(\frac{b}{b-is}\right)^p</math>;

hiebei ist für die komplexe Potenz der Hauptwert zu wählen, d. h. <math>\operatorname{Arg}(b - i s) \in (-\tfrac{\pi}{2}, \tfrac{\pi}{2})</math>.

Momenterzeugende Funktion

Die momenterzeugende Funktion der Gammaverteilung ist

<math>m_{X}(s) = \left(\frac{b}{b-s}\right)^p.</math>

Entropie

Die Entropie der Gammaverteilung beträgt

<math>H(X) = \ln\left(\Gamma(p)\right) - \ln\left(b\right) + (1-p)\psi(p) + p</math>

wobei <math>\psi (p)</math> die Digamma-Funktion bezeichnet.

Summe gammaverteilter Zufallsgrößen

Sind <math>X_1\sim \mathcal{G}(p_1,b)</math> und <math>X_2\sim \mathcal{G}(p_2,b)</math> unabhängige gammaverteilte Zufallsgrößen, dann ist auch die Summe <math>X_1+X_2</math> gammaverteilt, und zwar

<math>X_1+X_2\sim \mathcal{G}(p_1+p_2,b).</math>

Allgemein gilt: Sind <math>X_i\sim \mathcal{G}(p_i,b)</math>, <math>i \in \{1,\ldots,n\}</math>, stochastisch unabhängig, dann ist

<math>X_1+ \dotsb +X_n\sim \mathcal{G}(p_1+ \dotsb +p_n,b).</math>

Somit bildet die Gammaverteilung eine Faltungshalbgruppe in ihrem Formparameter.

Beziehung zu anderen Verteilungen

Beziehung zur Betaverteilung

Wenn <math>X \sim \mathcal{G}(p_1,b)</math> und <math>Y \sim \mathcal{G}(p_2,b)</math> unabhängige gammaverteilte Zufallsvariablen sind, dann ist die Größe <math>\tfrac{X}{X+Y}</math> betaverteilt mit Parametern <math>p_1</math> und <math>p_2</math>, kurz

<math>\operatorname{Beta}(p_1,p_2) \sim \frac{\mathcal{G}(p_1,b)}{\mathcal{G}(p_1,b)+\mathcal{G}(p_2,b)}.</math>

Beziehung zur Chi-Quadrat-Verteilung

Beziehung zur Erlang-Verteilung

Die Erlang-Verteilung mit dem Parameter <math>\lambda</math> und <math>n</math> Freiheitsgraden entspricht einer Gammaverteilung mit den Parametern <math>p=n</math> und <math>b=\lambda</math> und liefert die Wahrscheinlichkeit der Zeit bis zum Eintreffen des <math>p</math>-ten Poisson-verteilten Ereignisses.

Beziehung zur Exponentialverteilung

  • Wählt man in der Gammaverteilung den Parameter <math>p=1</math>, so erhält man die Exponentialverteilung mit Parameter <math>\lambda=b</math>.
  • Die Faltung von <math>n</math> Exponentialverteilungen mit demselben <math>\lambda</math> ergibt eine Gamma-Verteilung mit <math>p=n, b=\lambda</math>.

Beziehung zur logarithmischen Gammaverteilung

Ist <math>X</math> Gamma-verteilt, dann ist <math>Y=e^X</math> Log-Gamma-verteilt.

Siehe auch

Literatur

  • Bernard W. Lindgren: Statistical Theory. Chapman & Hall, New York u. a. 1993, ISBN 0-412-04181-2.
  • Marek Fisz: Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik. 11. Auflage. Deutscher Verlag der Wissenschaften, Berlin 1989, ISBN 3-326-00079-0.
  • P. Heinz Müller (Hrsg.): Wahrscheinlichkeitsrechnung und Mathematische Statistik. 5., bearb. und wesentlich erw. Auflage. Akad.-Verlag, Leipzig 1991, ISBN 3-05-500608-9

Weblinks

Einzelnachweise

<references />

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Diskrete univariate Verteilungen für endliche Mengen:
Benford | Bernoulli | beta-binomial | binomial | Dirac | diskret uniform | empirisch | hypergeometrisch | kategorial | negativ hypergeometrisch | Rademacher | verallgemeinert binomial | Zipf | Zipf-Mandelbrot | Zweipunkt

Diskrete univariate Verteilungen für unendliche Mengen:
Boltzmann | Conway-Maxwell-Poisson | discrete-Phase-Type | erweitert negativ binomial | Gauss-Kuzmin | gemischt Poisson | geometrisch | logarithmisch | negativ binomial | parabolisch-fraktal | Poisson | Skellam | verallgemeinert Poisson | Yule-Simon | Zeta }} Vorlage:Klappleiste/Ende}}{{#if:Navigationsleiste KUWahrscheinlichkeitsverteilungen‎ |{{safesubst:#ifeq:0|10| {{#switch: Gammaverteilung |Navigationsleiste|NaviBlock|0=|#default= Vorlage:Templatetransclusioncheck Vorlage:Dokumentation/ruler }}}}Vorlage:Klappleiste/Anfang {{#if:

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Kontinuierliche univariate Verteilungen mit kompaktem Intervall:
Beta | Cantor | Kumaraswamy | raised Cosine | Dreieck | Trapez | U-quadratisch | stetig uniform | Wigner-Halbkreis

Kontinuierliche univariate Verteilungen mit halboffenem Intervall:
Beta prime | Bose-Einstein | Burr | Chi | Chi-Quadrat | Coxian | Erlang | Exponential | Extremwert | F | Fermi-Dirac | Folded normal | Fréchet | Gamma | Gamma-Gamma | verallgemeinert invers Gauß | halblogistisch | halbnormal | Hartman-Watson | Hotellings T-Quadrat | hyper-exponentiale | hypoexponential | invers Chi-Quadrat | scale-invers Chi-Quadrat | Invers Normal | Invers Gamma | Kolmogorow-Verteilung | Lévy | log-normal | log-logistisch | Maxwell-Boltzmann | Maxwell-Speed | Nakagami | nichtzentriert Chi-Quadrat | Pareto | Phase-Type | Rayleigh | relativistisch Breit-Wigner | Rice | Rosin-Rammler | shifted Gompertz | truncated normal | Type-2-Gumbel | Weibull | Wilks’ Lambda

Kontinuierliche univariate Verteilungen mit unbeschränktem Intervall:
Cauchy | Extremwert | exponential Power | Fishers z | Fisher-Tippett (Gumbel) | generalized hyperbolic | Hyperbolic-secant | Landau | Laplace | alpha-stabil | logistisch | normal (Gauß) | normal-invers Gauß’sch | Skew-normal | Studentsche t | Type-1-Gumbel | Variance-Gamma | Voigt }} Vorlage:Klappleiste/Ende}}{{#if:Navigationsleiste MUWahrscheinlichkeitsverteilungen‎ |{{safesubst:#ifeq:0|10| {{#switch: Gammaverteilung |Navigationsleiste|NaviBlock|0=|#default= Vorlage:Templatetransclusioncheck Vorlage:Dokumentation/ruler }}}}Vorlage:Klappleiste/Anfang {{#if:

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Kontinuierliche multivariate Verteilungen:
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Multivariate Matrixverteilungen:
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