问题标签 [gamma-distribution]

我已经使用 in R 将 Weibull、对数正态和 Gamma 分布拟合到我的索赔金额数据fitdistr中。我想使用 in R 选择最适合我的样本数据的分布。我该AIC如何进行？

我想使用 ptweedie.series R 命令将 tweedie 复合 Poisson Gamma 拟合到我的损失数据中。我遇到了如何从 R 开始试穿的问题。在此先感谢。

我已经估计了我的参数，即 Gamma 的 mu、功率方差、色散、功率、形状和尺度参数，我有索赔数据，我想在 R 中拟合复合泊松 Gamma，我该如何从这里开始？我做了一些研究，发现 Tweedie 包更准确地说是命令 ptweedie.inversion 或 ptweedie.series。任何帮助和/或指南将不胜感激。谢谢

我需要在win7上的Python 3.2中生成截断的伽玛分布pdf曲线和直方图。

我发现以下代码需要很长时间，并且弹出的图形窗口变得无响应。

如果我删除伽马分布的下限和上限，它会运行得非常快。

任何帮助，将不胜感激。

我需要进行数据拟合以找到给定数据的分布。

我需要找到分布的pdf函数。

我可以在 matlab 和 python 中使用数据拟合函数。

它看起来像一个截断的伽马。

但是，如何找到分布的参数？

如果数据不能很好地拟合截断的伽马怎么办？

QQ 图（四分位数）表明它不适合截断伽马。

如何找到截断 gamma 的分布参数，例如 alpha（形状）、beta（比例）？

如果数据拟合在这里不起作用，我可以使用哪些其他方法？

任何帮助，将不胜感激。

我fitdistr在 R 中使用来选择最适合我的数据的分布。

我尝试过 Cauchy、Weibull、正态和 Gamma 分布。

对数似然是：Cauchy 为 -329.8492，Gamma 为 -277.4931，Normal 为 -327.7622，Weibull 为 -279.0352。

哪一个是最好的？具有最大值的那个（即 Gamma）还是具有最大 abs 的那个（即 Cauchy）？

我需要估计一个截断的伽马分布参数（形状、比例）。

但是，我只知道数据均值和标准。开发。我不知道数据集。

给定平均值和标准。开发。截断伽马分布的数据集，如何找到分布参数的形状和比例？

我知道 MLE 可能有助于解决这个问题。但是，它们依赖于了解整个数据集。

任何帮助，将不胜感激。

我更新了 OP，以便可以通过求解以下方程来解决原始问题。

在哪里

这里，g(j,k) = j / [ k* g1 (1+j, constant1/k) - k* g1 (1+j, constant2/k) + exp(-constant2/k) * k^(1 -j) * constant2^j - exp(-constant1/k) * k^(1-j) * constant1^j ] constant1 >= 0 , constant 2 > 0
其中

我需要找到 k 和 j 的解决方案。

我需要求解一个以积分为约束的数学优化模型。

任何帮助，将不胜感激。

继上一篇文章之后，我想执行以下操作以使用 sympy.stats 对逆伽马分布进行加权混合：

不幸的是，这个错误在D3 = density(G3)，错误结束于

有办法解决这个问题吗？

塔。

对伽马分布实验进行足够多的模拟，我怎样才能找到精确到百分之 0.2 以内的答案。（我的回答是百分比的形式）