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gamma分布比值是什么是beta分布吗
简单的说,α射线一般去挖矿的时候会遇上,主要是镭射气(氡)以及氡的子体核素的α衰变放出的α粒子.α粒子的电离本领最强,在空气中射程3.8cm,可以用纸挡住.挖矿的时候戴好口罩,避免α核素以气溶胶的形式进入呼吸道,形成内照射!也不要在有开创性伤口(刀。
如何分析数据之间的分布类型
分析数据之间的分布类型的方法：
首先根据样本点特征判断是离散型还是连续型。
离散型分布常用的有二项分布，泊松分布，离散均匀分布，几何分布，超几何分布等等。可以根据直方图判断大概的分布类型，然后估计相应的分布参数，最后用goodness of fit检验。
连续型分布常用的有正态分布，t-分布，F-分布，卡方分布，指数分布，Gamma-分布，Beta-分布等等。同样根据直方图判断大概的分布类型，然后估计相应的分布参数。检验部分可用KS检验（Kolmogorov-Smirnov检验）。
扩展资料：
统计学常用方法：
一、描述统计
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？
离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量）、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。
相关分析：相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。
推论统计：
推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据，来证明或推翻某个命题。
正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、假设检验
1、参数检验
参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验 ：使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布。
2）T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布。
2、非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A、虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
B、体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析
介绍：信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。
四、相关分析
研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。
1、单相关： 两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量；
2、复相关 ：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；
3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。
五、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
六、回归分析
1、一元线性回归分析：只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。
2、多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。
概率分布
参考：***隐藏网址*** 随机变量 X 的概率密度函数，使您可以计算事件的概率，如下所示： 对于连续分布，X 在区间 (a, b) 中具有值的概率是其在区间 (a, b) 中的下的区域。 对于离散分布，X 在区间 (a, b) 中具有值的概率是 (a, b) 中 X 的可能离散值的（也称为概率密度函数）之和。 可使用确定随机变量 X 在已知值 x 处的概率密度函数的值 累积分布函数 (CDF) 计算给定 x 值的累积概率。可使用 CDF 确定取自总体的随机观测值将小于或等于特定值的概率。还可以使用此信息来确定观测值将大于特定值或介于两个值之间的概率。 对于闭区间 中的数字 p，随机变量 X 的累积分布函数 (ICDF) 确定（在可能的情况下）一个值 x（使 X≤x 的概率大于或等于 p）。 Beta 分布常用于表示具有自然上限和下限的过程。 ***隐藏网址*** 二项分布用于表示在 n 个独立试验中发生的事件数。可能值包括从零到 n 的整数。 均值 = np 方差 = np(1 – p) ***隐藏网址*** Cauchy 分布沿零对称，但其尾部接近零的速度要比正态分布慢。 如果不指定值，Minitab 使用 a = 0，b = 1。 如果 X 具有标准正态分布，X2 具有一个自由度为 1 的卡方分布，则允许它作为一个常用采样分布。 n 个独立 X2 变量（其中 X 具有标准正态分布）的总和具有卡方分布（自由度为 n）。卡方分布的形状取决于自由度的数量。 均值 = v 方差 = 2v 离散分布是您自己定义的一种分布。例如，假设您想了解一个由三个值 -1、0、1 组成的分布，其概率分别是 0.2、0.5 和 0.3。如果向工作表的列中输入值，则可以使用这些列来生成随机数据或计算概率。 可使用指数分布对故障间的间隔时间进行建模（例如，当单元具有恒定、瞬时的故障率（风险函数））。指数分布是 Weibull 分布和 Gamma 分布的一种特殊情况。 均值 = θ + λ 方差 = θ2 F 分布也称为方差比值分布，具有两种类型的自由度：分子自由度和分母自由度。它是两个独立的带有卡方分布的随机变量（每个变量被其自由度所除）的比值的分布。 Gamma 分布通常用于对正向偏斜的数据建模。 均值 = ab + θ 方差 = ab2 一些参考使用 1/b 作为参数。 离散几何分布适用于一系列独立 Bernoulli 试验（其中包含概率为 p 的相关事件）。 如果随机变量 X 是生成一个事件（具有概率 p）所需执行的试验总次数，则 X 概率质量函数 (PMF) 由下式给出： 如果随机变量 Y 是在观测的第一个事件（具有概率 p）之前发生的非事件数，则 Y 的概率质量函数 (PMF) 由下式给出： 在不进行替换的情况下，超几何分布可用于从较小的总体中提取的样本。例如，您有 N 台电视机，其中 N1 是优良品（成功），N2 是缺陷品（失败）。如果从 N 中随机采样 n 台电视机（不进行替换），您可以发现在 n 台电视机中概率 x 即为良好状态。 整数分布是一组整数上的离散均匀分布。每个整数具有相同的出现概率。 正态分布（也称为高斯分布）是最常使用的统计分布，因为此分布可对许多物理、生物和社会过程进行建模。 累积分布函数 (CDF) 是： 标准差 = σ 当与正态分布相比，分布的波峰更为尖锐时，将使用 Laplace 分布。 均值 = a 方差 = 2b2 可使用最大极值分布对分布中的最大值进行建模。如果您具有一系列指数分布，并且 X(n) 是第 n 个分布中的最大值，则 X(n) – ln(n) 在分布中收敛于最大极值分布。因此，对于很大的 n 值，最大极值分布是 X(n) – ln(n) 的分布的充分近似。 累积分布函数 (CDF) 是： 一种对称的连续分布，与正态分布类似，但尾部更厚。 累积分布函数 (CDF) 是： 如果 Y = log (x – λ) 具有 logistic 分布，则变量 x 具有对数 Logistic 分布（阈值为 λ）。 累积分布函数 (CDF) 是： 如果 log(x – λ) 具有正态分布，则变量 x 具有对数正态分布。 累积分布函数 (CDF) 是： 离散负二项分布适用于一系列独立 Bernoulli 试验（其中包含概率为 p 的事件）。 Poisson 分布是可对基于恒定发生率的事件数量建模的离散分布。当独立试验数量大并且成功概率小时，Poisson 分布可用作二项式的近似。 均值 = λ 方差 = λ 可使用最小极值分布对分布中的最小值进行建模。如果 Y 服从 Weibull 分布，则 log(Y) 服从最小极值分布。 累积分布函数 (CDF) 是： 随着自由度增加，t 分布收敛到正态分布。t 分布可用于执行以下操作： 三角分布的 PDF 具有一个三角形状。 均匀分布的特征是数据在一个区间中均匀地分布，最小值为 a，最大值为 b。 Weibull 分布可对产品失效时间进行建模。 累积分布函数 (CDF) 是：
伽马分布和贝塔分布统计学考研考吗
伽马分布和贝塔分布统计学考研考的。主要分部在 连续型随机变量的概率密度函数和分布函数：均匀分布、正态分布、指数分布、伽玛分布，贝塔分布;8.随机变量的期望与方差的定义及性质;
