本文目录gamma分布是什么gamma分布是怎么样的伽马函数公式怎么推导显示器太亮了，请问怎么调整Gamma值伽马分布期望推导公式gamma分布是什么gamma什么意思gamma分布是什么正态方差的共轭先验分布gamma分布是怎么样的gamma分布是什么

gamma分布是统计学中的连续概率函数。

伽玛分布是统计学的一种连续概率函数。Gamma分布中的参数α，形状参数（shape parameter)，β称为尺度参数（scale parameter)。

意义：假设随机变量X为等到第α件。

卡方（n)~gamma(n/2,1/2)指数分布exp(k)~gamma(1,k)。

伽玛分布是统计学中的一种连续概率函数，包含两个参数α和β，其中α称为形状参数，β称为尺度参数。

伽马分布的特性：

Gamma的可加性。

两个独立随机变量X和Y，且X~Ga(a,γ），Y~Ga(b,γ），则Z = X+Y ~ Ga(a+b,γ）。注意X和Y的尺度参数必须一样。

数学表达式。

若随机变量X具有概率密度。

其中α＞0,β＞0,则称随机变量X服从参数α，β的伽马分布，记作G(α，β）。

gamma分布如下：

所谓的伽玛分布是统计学的一种连续概率函数（具体形状可参考图）。

Gamma分布中的参数α称为形状参数，β称为尺度参数。当两随机变量服从Gamma分布，且单位时间内频率相同时，其中α》0,β》0,则称随机变量X服从参数α，β的伽马分布，记作G(α,β)。

gamma分布的性质：

α=n，Γ(n,β)就是Erlang分布。Erlang分布常用于可靠性理论和排队论中 ,如一个复杂系统中从第 1 次故障到恰好再出现 n 次故障所需的时间;从某一艘船到达港口直到恰好有 n 只船到达所需的时间都服从 Erlang分布。

当α= 1 , β = 1/λ 时，Γ(1,λ) 就是参数为λ的指数分布,记为exp (λ)。

Γ（x）=∫e^（-t）t^（x-1）dt

伽玛函数（Gamma Function）作为阶乘的延拓，是定义在复数范围内的亚纯函数，通常写成Γ（x）。与之有密切联系的函数是贝塔函数，也叫第一类欧拉积分，可以用来快速计算同伽马函数形式相类似的积分。我们使用了伽马函数，定义出了很多概率的分布，如Beta分布，卡方分布，狄利克雷分布和学生t分布等等。对于研究人员来说，伽马函数是是他们用的最普遍使用的功能。对于数据科学家而言，是生成统计模型和研究排队模型最好的方法。因此，伽马函数学好了还是挺关键的。

Γ(x)伽马函数公式的过程是当z为自然数的时候，Γ(z+1) = z，而且我们从这个公式可以看出它是一直在递增的，因此，我们可以让它和阶乘建立起联系，自然对数e表示的非常好，我们用洛必达法则，就可以说明它是收敛的，因为e^-x的值是要比x^z的值下降得很快。伽马函数已经有300多年的历史了，而且是在欧拉64岁失明后创作的，是值得我们信任的人。

希望我的回答能帮到你。

显示器太亮了，、调整Gamma值的方式是：调亮度和对比度，对比度控制在50就可以了。若太亮，主要就是调亮度。可以适当调低些，如果怎么调都觉得亮，那应该是屏的特性如此，调也没用。

色彩管理中提到的「Gamma 校正」，一般是指在色值（或信号数值）的编码 / 解码过程中，对数值进行的非线性处理——简而言之，对输入数值进行一次幂运算（可能会再乘以某个系数），然后得到输出数值。上述幂运算中使用到的幂值，通常记作 gamma (γ)。

一个最简单的例子：

这个关系式中，数值「2.2」就是一个解码 gamma 值，常见于辉度（luminance）校正。

gamma校正存在的本质原因是：是受限于有限存储空间及渲染带宽，需要在整个图像的流转各级转换中尽可能保留暗部细节，以满足人眼对暗部敏感的需求。人最终看到显示器显示图像和最初从自然界捕获的图像大体是无差别的，只是暗部细节损失少，亮部细节损失多罢了。

伽马分布期望推导公式：D(X)=E(X^2)-(E(X))^2。

取决于所选择的概率密度函数的形式。通常情况下，具有两种形式，这两种形式的概率密度函数有一点小差别（即参数的选择上，形状参数相同，而第二个参数互为倒数关系）。伽马分布的期望要看使用的函数表达式 一般的表达式中期望等于α*β，方差等于α*(β^2)。

伽玛函数（Gamma函数）

也叫欧拉第二积分，是阶乘函数在实数与复数上扩展的一类函数。该函数在分析学、概率论、偏微分方程和组合数学中有重要的应用。与之有密切联系的函数是贝塔函数，也叫第一类欧拉积分，可以用来快速计算同伽马函数形式相类似的积分。

Gamma分布：是指在地震序列的有序性、地震发生率的齐次性、计数特征具有独立增量和平稳增量情况下，可以导出地震发生i次时间的概率密度为Gamma密度函数。

α＝n，Γ（n，β）就是Erlang分布。Erlang分布常用于可靠性理论和排队论中，如一个复杂系统中从第1次故障到恰好再出现n次故障所需的时间；从某一艘船到达港口直到恰好有n只船到达所需的时间都服从Erlang分布。

当α= 1 , β = 1/λ 时，Γ(1，λ) 就是参数为λ的指数分布，记为exp (λ) ；当α =n/2 ，β=2时，Γ (n/2，2)就是数理统计中常用的χ2( n) 分布。

若随机变量X具有概率密度，其中α＞0，β＞0，则称随机变量X服从参数α，β的伽马分布，记作G(α，β）。

Gamma分布的特殊形式：当形状参数α＝1时，伽马分布就是参数为γ的指数分布，X~Exp（γ）。

当α＝n/2，β＝1/2时，伽马分布就是自由度为n的卡方分布，X^2(n)。

gamma的意思是：希腊字母表的第3个字母。

显示器参数Gamma的最常见的含义是希腊语字母的第三个字母γ，就好像其他希腊语字母一样。比如，高能物理里面的α射线。Gamma也是期权中的风险参数之一。

软件测试：

广义上对测试有三个传统的称呼，alpha（α）、beta（β）、gamma（γ），用来标识测试的阶段和范围。alpha 是指内测，即 CB，指开发团队内部测试的版本或者有限用户体验测试版本。beta（β） 是指公测，即针对所有用户公开的测试版本。然后做过一些修改，成为正式发布的候选版本时（现叫做 RC - Release Candidate），叫做 gamma（γ）。

介绍gamma：

gamma在不同的上下文环境中，有不同的含义，一个意思是表示对原始信号的一种变换，另一个意思是表示这种变换的度量参数，还可能表示显示器gamma，系统gamma，文件gamma三个概念中的某个具体概念。

显示器gamma：是显示器的物理属性，固定的，不变的，不可校正的。显示器gamma在不同的上下文环境中，有不同的含义，一个意思是指显示器的输出图像对输入信号的失真，另一个意思是指这种失真的具体数值。

Gamma校正的应用之一，就是明度和灰度计算公式。

Gamma分布：是指在地震序列的有序性、地震发生率的齐次性、计数特征具有独立增量和平稳增量情况下，可以导出地震发生i次时间的概率密度为Gamma密度函数。

α＝n，Γ（n，β）就是Erlang分布。Erlang分布常用于可靠性理论和排队论中，如一个复杂系统中从第1次故障到恰好再出现n次故障所需的时间；从某一艘船到达港口直到恰好有n只船到达所需的时间都服从Erlang分布。

当α= 1 , β = 1/λ 时，Γ(1，λ) 就是参数为λ的指数分布，记为exp (λ) ；当α =n/2 ，β=2时，Γ (n/2，2)就是数理统计中常用的χ2( n) 分布。

若随机变量X具有概率密度，其中α＞0，β＞0，则称随机变量X服从参数α，β的伽马分布，记作G(α，β）。

Gamma分布的特殊形式：当形状参数α＝1时，伽马分布就是参数为γ的指数分布，X~Exp（γ）。

当α＝n/2，β＝1/2时，伽马分布就是自由度为n的卡方分布，X^2(n)。

假定X~gamma，则1/X~InvGamma.和Gamma分布本质一样的

gamma分布如下：

所谓的伽玛分布是统计学的一种连续概率函数（具体形状可参考图）。

Gamma分布中的参数α称为形状参数，β称为尺度参数。当两随机变量服从Gamma分布，且单位时间内频率相同时，其中α》0,β》0,则称随机变量X服从参数α，β的伽马分布，记作G(α,β)。

gamma分布的性质：

α=n，Γ(n,β)就是Erlang分布。Erlang分布常用于可靠性理论和排队论中 ,如一个复杂系统中从第 1 次故障到恰好再出现 n 次故障所需的时间;从某一艘船到达港口直到恰好有 n 只船到达所需的时间都服从 Erlang分布。

当α= 1 , β = 1/λ 时，Γ(1,λ) 就是参数为λ的指数分布,记为exp (λ)。