問題タブ [gamma-distribution]

n個の要素のセットから要素をランダムに選択する予想確率はP=1.0/nです。偏りのない方法でPを何度もチェックするとします。Pの配布タイプは何ですか？負になることはできないため、Pが正規分布していないことは明らかです。したがって、Pがガンマ分布であると正しく仮定できますか？はいの場合、この分布のパラメーターは何ですか？100要素セットから1000回要素を選択する確率のヒストグラムをここに示します。

これを標準分布に変換する方法はありますか

ここで、与えられた要素を選択する観測された確率がP *（P *！= P）であると仮定します。バイアスが統計的に有意であるかどうかをどのように推定できますか？

編集：これは宿題ではありません。私は趣味のプロジェクトをやっていて、そのためにこの統計が必要です。私は10年前に最後の宿題をしました:-)

boost::math のガンマ分布を使用しようとしていますが、boost::variate_generator では使用できないようです。誰かがそれを確認できますか？もしくは使い道はありますか。

おそらく使用できる文書化されていないboost::gamma_distributionがあることを発見しましたが、ベータではなく分布からアルファパラメータのみを選択できます。

ありがとう！

Pythonでガンマ分布をフィッティングするのを手伝ってくれる人はいますか？さて、私はいくつかのデータを持っています：X座標とY座標、そしてこの分布に適合するガンマパラメータを見つけたいです... Scipyのドキュメントでは、実際に適合方法が存在することがわかりましたが、方法がわかりません使用するには：s ..まず、引数「data」はどの形式である必要がありますか。また、2番目の引数（パラメーター）を指定するにはどうすればよいですか。

MATLAB を使用して解決したい 2 つの未知数の 2 つの方程式系がありますが、正確なプログラミング方法がわかりません。ガンマ分布 (1.86 の平均、1.61 と 2.11 の間の 90% 間隔) に関するいくつかの情報が与えられており、最終的に平均と分散を取得したいと考えています。正規近似を使用できることはわかっていますが、ガンマ分布の形状とスケールのパラメーターである A と B を解き、その方法で平均と分散を見つけたいと思います。疑似 MATLAB コードでは、これを解決したいと思います。

これを解決するにはどうすればよいでしょうか？それが役立つ場合、私は記号数学ツールボックスを持っています。

2000 個の要素を持つデータ セットがあります。そのデータセットの分布はガンマ (0.4) であることがわかりました。これらの数字に 1 ～ 100 のスケールでスコアを付けようとしています。しかし、統計的な分布があるため、線形変換式は機能しないと思います。どうすればこの問題を解決できますか? ありがとう

C ++でガンマ分布確率変数を取得する最も簡単な方法は何ですか？Boostにはこの機能があるようですが、使い方がわかりません。

色空間。RGB については誰もが知っています。[0.0,1.0] の範囲で正規化された 3 つの値は、赤、緑、青の色成分の強度を意味します。この強度は線形を意味していますね。

ガンマ。私が理解できる限り、ガンマは RGB カラー コンポーネントを別の値にマップする関数です。これをグーグルで調べてみると、線形関数と非線形関数を見てきました...線形関数はRGBコンポーネントをスケーリングするように見えるため、画像の明るさを調整しているようです。非線形関数は、暗い/明るいコンポーネントを「解凍」しているようです。

現在、さまざまな画像形式をテクスチャとして表示する画像ビューアの実装を開始しています。これらの画像のガンマを変更したいので、フラグメント シェーダーを構築し、テクスチャ化されたクワッドを実行する必要があります。わかりましたが、正しいガンマ補正を決定するにはどうすればよいですか?

OpenGL は、浮動小数点コンポーネントを使用して、線形 RGB 色空間を使用して動作します。実際、これらの値から (特別な浮動小数点精度で) ガンマ補正された値を計算できたので、ガンマ補正された値をクランプした後に表示されます。

まず、ガンマ ランプを決定します。どうすればそれを判断できますか？(分析的に、またはルックアップ テーブルを使用して)

次に、OpenGL 拡張 EXT_framebuffer_sRGB について調査することになりました。これは、拡張EXT_texture_sRGBと非常に関連しているようです。

EXT_texture_sRGB は、textel 値を RGB 線形空間に線形化するために使用される新しいテクスチャ形式を導入します。(脚注1) このようにsRGB色空間を意識してリニアRGB色空間として使っています。

代わりに、EXT_framebuffer_sRGB 拡張を使用すると、心配することなく、線形 RGB 値を sRGB フレームバッファーにエンコードできます。

...

待って、この情報は何のために？sRGB フレームバッファを使用して sRGB テクスチャをロードできる場合は、sRGB 変換なしでそのテクスチャを処理します...なぜガンマを補正する必要があるのですか?

sRGB バッファでも、ガンマをすべて同じように修正できますか? それともしない方がいいですか？明るさとコントラスト: ガンマ補正の前または後に適用する必要がありますか?

情報量が多くて、今迷っています。あなたの誰かがこれらすべての概念を私にもっと説明してくれることを願っています! ありがとうございました。

...

別の質問があります。デバイスのガンマが「標準」の 2.2 と異なる場合、異なるガンマ補正を「累積」するにはどうすればよいですか? 明確かどうかわかりません: モニターのガンマ値が 2.2 の画像の RGB 値が既に補正されているが、モニターのガンマ値が 2.8 の場合、ガンマを補正するにはどうすればよいですか?

(1) 以下は、私が言いたいことを強調するための抜粋です。

sRGB カラー スペースは、薄暗いオフィスで想定される一般的な (非線形の) モニター特性に基づいています。これは、国際電気標準会議 (IEC) によって IEC 61966-2-1 として標準化されています。sRGB 色空間は、おおよそ 2.2 ガンマ補正に相当します。

この拡張機能は、何らかの種類の sRGB フレームバッファ形式を提供したり、sRGB テクスチャでレンダリングされた画像が sRGB 色空間をサポートするデバイスに出力したときに「見栄えが良い」ことを保証したりしますか?

誰かがC、C++、または Objective-C で2 つの Matlab 関数gamfitとgampdfを既に実装しているかどうか疑問に思っています。先に進む前に質問して、自分で実装することにしました。

Erlang（k）変数をシミュレートするプログラムを作成する必要がある大学のプロジェクトがあります。私はErlang言語について話しているのではなく、標準のGamma（0,1、k）、k ϵN+についてです。誰かが私を助けてくれたり、C++またはJavaでこの問題に取り組む方法についてアドバイスをくれたら幸いです。

私はこの問題に伴う公式と定理を書きました：リンク

ガンマ累積分布の逆関数を見つける必要があります。GAMMA.INV(probability,alpha,beta)Excelでそれを行うだけの機能があることは知っています。R言語でこれを達成するにはどうすればよいですか?