Gamma(α,β): обобщение Exp, частные случаи (Exp, χ²), сопряжённость Gamma-Poisson, байесовская оценка λ.
t-Стьюдента, χ², F, логнормальное, бета, гамма и карта выбора распределения.
Ключевые темы: t-тест, хи-квадрат, ANOVA, логнормальное, бета, гамма.
Гамма-распределение — это непрерывное распределение для строго положительных величин. Им удобно описывать время ожидания, длительности и суммарные положительные эффекты, у которых нет верхней границы, но есть нижняя — ноль. У него два параметра: один задаёт форму кривой, другой — масштаб, поэтому распределение гибко принимает как сильно скошенные, так и почти симметричные виды. Ключевая идея — моделирование положительных скошенных величин, особенно связанных с накоплением времени или интенсивностью событий.
Где применяется в аналитике: Применяется при анализе времени между событиями и длительностей, в моделях времени до конверсии или до оттока, в страховых и финансовых оценках сумм, а также как априорное распределение для положительных параметров в байесовских моделях.
На собеседовании: Спрашивают, чтобы проверить понимание распределений для положительных скошенных данных. Смотрят, отличает ли кандидат симметричные и скошенные величины и понимает ли роль параметров формы и масштаба.
В Pro-подписке по этому конспекту получите: