伽马分布为啥叫伽马
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伽马分布是一种连续概率分布，在数学、物理学、工程学等领域有广泛的应用。它的名称源于希腊字母“γ”（Gamma），因为这个分布的概率密度函数中出现了伽马函数。伽马函数是黎曼复变函数中的一种特殊函数，具有广泛的应用价值，其定义式为Γ(z) = ∫[0,∞] t^(z-1) * e^(-t) dt。伽马分布是由法国数学家西蒙·丹尼·泊松（Siméon Denis Poisson）和英国统计学家卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）独立发现的，它最早的应用是用来描述放射性衰变时，各个原子核衰变的时间间隔。后来，伽马分布在众多学科中都有应用，例如金融学、保险学、信号处理、图像处理等等。 参考技术A 伽马分布最初是由法国数学家西尔维斯特·法涅尔（Silvestre François Lacroix）在1776年首次研究并命名为“伽马函数”（gamma function）。在后来的研究中，德国数学家A. L. Cauchy发现利用伽马函数可以导出一种新的概率分布，即现在所称的伽马分布。由于这个分布结论基于伽马函数，因此这个分布也被称为伽马分布。 参考技术B 伽马分布又叫渐进分布，它是由希腊数学家伽马在17世纪末发现的。伽马分布是由伽马狄拉斯函数定义的概率分布，它是指在一定条件下，随机变量的概率分布的曲线。伽马分布的特点是其均值和方差都是有限的，可以用来描述随机变量的分布情况。这种分布在实际应用中非常有用，用来表示不确定性，可以用来估计某个总体参数的值，以及预测某些事件发生的概率。 参考技术C 伽马分布是由拉普拉斯发现并由英国统计学家Karl Pearson命名的。它被命名为伽马，是因为这个分布函数的形状看起来像伽马星座的形状。它也有一个双峰形状，拉普拉斯认为它像伽马的双角。 参考技术D 伽马分布取名自古希腊数学家和哲学家伽马（Gamma）。伽马分布是指在原始数据中，随机变量的概率密度函数的形式为f(x)=x^(k-1)e^(-x/θ) / θ^kΓ(k)的一种分布，其中k是形状参数，θ为尺度参数，Γ为伽马函数。伽马分布在统计学中有着广泛的应用，如模型拟合、数据变换等，可以用来描述各种不同形态的数据分布，特别是服从指数分布的数据，因此被称为指数分布的普遍化。
25 欧拉积分: (伽马)函数(贝塔)函数
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