Distribuição gama

Este artigo explica o que é a distribuição gama e para que ela é usada. Assim, você encontrará a definição da distribuição gama, suas propriedades e como é sua representação gráfica.

Qual é a distribuição gama?

A distribuição gama é uma distribuição de probabilidade contínua definida por dois parâmetros característicos, α e λ. Em outras palavras, a distribuição gama depende do valor de seus dois parâmetros: α é o parâmetro de forma e λ é o parâmetro de escala.

O símbolo da distribuição gama é a letra grega maiúscula Γ. Portanto, se uma variável aleatória segue uma distribuição gama, ela é escrita da seguinte forma:

X\sim \Gamma(\alpha,\lambda)

A distribuição gama também pode ser parametrizada usando o parâmetro de forma k = α e o parâmetro de escala inversa θ = 1/λ. Em todos os casos, os dois parâmetros que definem a distribuição gama são números reais positivos.

Normalmente, a distribuição gama é usada para modelar conjuntos de dados distorcidos à direita, de modo que haja uma maior concentração de dados no lado esquerdo do gráfico. Por exemplo, a distribuição gama é usada para modelar a confiabilidade de componentes elétricos.

Diagrama de distribuição gama

O gráfico da distribuição gama depende dos valores de seus parâmetros característicos. Abaixo você pode ver como a função de densidade da distribuição gama varia dependendo do parâmetro de forma e do parâmetro de escala.

gráfico de distribuição gama

Por outro lado, você pode ver o gráfico da função de probabilidade cumulativa da distribuição gama abaixo:

gráfico da função de probabilidade cumulativa da distribuição Gamm

Características da distribuição gama

Veremos então quais são as características da distribuição gama.

  • O gráfico da distribuição gama é inteiramente definido por seus dois parâmetros característicos: α é o parâmetro de forma e λ é o parâmetro de escala.

\alpha , \lambda >0″ title=”Rendered by QuickLaTeX.com” height=”16″ width=”62″ style=”vertical-align: -4px;”></p>
</p>
<ul>
<li> O domínio da distribuição gama é composto apenas por números positivos.</li>
</ul>
<p class=x\in (0,+\infty)

  • A média da distribuição gama é igual à razão entre o parâmetro de forma e o parâmetro de escala, ou seja, α/λ.

E[X]=\cfrac{\alpha}{\lambda}

  • A variância da distribuição gama é equivalente ao parâmetro de forma dividido pelo quadrado do parâmetro de escala.

Var(X)=\cfrac{\alpha}{\lambda^2}

  • Para valores de α menores que 1, a moda é 0. Mas se α for igual ou maior que 1, a moda da distribuição gama pode ser calculada com a seguinte fórmula:

\begin{array}{c}Mo=0 \qquad \text{para } \alpha<1\\[2ex]Mo=\cfrac{\alpha-1}{\lambda} \qquad \text{para } \alpha\geq1\end{array}

  • A fórmula para a função densidade da distribuição gama é:

\displaystyle f(x)=\frac{\lambda(\lambda x)^{\alpha-1}e^{-\lambda x}}{\Gamma(\alpha)}

Onde Γ é a função gama, que é definida como:

\displaystyle \Gamma(\alpha)=\int_0^\infty t^{\alpha-1}e^{-t}dt

  • A fórmula para a distribuição cumulativa de uma variável aleatória definida por uma distribuição gama é a seguinte:

\displaystyle F(x)=\int_0^x\frac{\lambda(\lambda y)^{\alpha-1}e^{-\lambda y}}{\Gamma(\alpha)}\;dy

  • Se o parâmetro de forma α for igual a 1, então a distribuição gama é equivalente a uma distribuição exponencial com o mesmo parâmetro de escala λ.

X\sim \Gamma(1,\lambda) \ \color{orange}\bm{\longrightarrow}\color{black} \ X\sim \text{Exp}(\lambda)

\displaystyle X\sim \Gamma\left(\frac{n}{2},\frac{1}{2}\right) \text{con } n\in \mathbb{N}\ \color{orange}\bm{\longrightarrow}\color{black} \ X\sim \chi_n^2

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