Gamma Parameters Support PDF CDF Mean Median Mode Variance Skewness Excess kurtosis Entropy MGF CF With a shape parameter k and a scale parameter θ. With a shape parameter α = k and an inverse scale parameter β = 1/θ, called a rate parameter. With a shape parameter k and a mean parameter μ = k/β. In each of these three forms...
だからさー、具体的な議論から必死に逃げようとしてるじゃん。
よし、少なくとも1つの間違いは認めたな。ただ、検査し、理解し、より良い解決策を見出すことのできる専門家がいることを認め忘れているのです。
アレクセイ、Rからの回答を待つ。そして、@Quantumの 質問に答えなくなったことに気づいてください。既知のゴールにきちんと導くことを意図している。
今のところ、我々の側にはMathematica + Wolfram Alpha + Mathlab + MQL5があり、皆さんの側にはアウトソーシングのRがある状態です。コードは無造作に書かれており、20年前のプロジェクトに期待されるほど洗練されていません。クアンタムにお答えします。
関節については論文を参照し、自分の主張が検証できるのに、それ以外の「間違い」については量子さんの言葉を信じざるを得ないという矛盾を、あなた自身が見ているのです。出版物への言及はどこにあるのか？科学性がどこにあるのか、独断的な発言ばかりが目につく。
そして、極限状態での密度研究が行われている文献や、Rパッケージへの言及が望まれるわけです。ローダー記事のレビューどこ？それとも、私の質問は関係ないのでしょうか？
クアンタムにお答えします。
ジャンブについては論文を参照し、自分の主張が検証できるのに、他の「間違い」については量子さんの言葉を鵜呑みにせざるを得ないという矛盾を、あなた自身が感じているのですね。出版物への言及はどこにあるのか？科学性がどこにあるのか、独断的な発言ばかりが目につく。
そして、極限状態での密度研究が行われている文献や、Rパッケージへの言及が望まれるわけです。ローダー記事のレビューどこ？それとも、私の質問は関係ないのでしょうか？
ご返事いただけますか？
また、Mathematica + Wolfram Alpha + Mathlabには、言葉（ちなみに正当な理由）だけがあり、証明はない、ということにしないでください。もう全部わかっているんですね。
あなたは@Quantumと違って、まさにこのような資料をわざわざ見て引用して いるわけではありません。
しかも、明確な例を挙げないように、ExcelやPythonにまで言及するんですね。
ウィットの練習も今のところあなただけです。
もちろん、手に入れたらRからの回答も忘れずに。
大丈夫だよ、レナト。信じてないんだろうけど、見て。
https://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution(0,inf)のサポートです。
http://mathworld.wolfram.com/GammaDistribution.html helpd for [0,inf].
http://www.math.uah.edu/stat/special/Gamma.html、(0,inf)をサポートします。
Rhttp://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/GammaDist.html helpport for [0,inf].
http://pj.freefaculty.org/guides/stat/Distributions/DistributionWriteups/Gamma/Gamma-02.pdf helpport for [0,inf].
http://www.csie.ntu.edu.tw/~sdlin/download/Probability%20&%20Statistics.pdf helpport for [0,inf].
など
また、WolframやMatlabなどを味方につけたと言う偽善的なコメントには、この件に関しては真実ではないことを再度わざわざ返答しておく。彼らはとても同意しています。他のバージョンも正しいことに変わりはない。もし、これが理解できないのであれば、わざわざ私にコメントを載せる必要は全くありません。
ご返事いただけますか？
また、Mathematica + Wolfram Alpha + Mathlabには言葉（ちなみに正当な理由）だけで、確認がないようなふりはしないでください。もう全部わかっているんですね。
Quantumさんの投稿を拝見して、まだ返信していないものが見つかりました。
そして、あなたの主張を立証する出版物へのリンクはどこにあるのか、むしろ指差しの記事で、私には見えません。
Rの開発者は、その結果をどう説明するのだろう。
dgamma(0,0.5,1)=inf
pgamma(0,0.5,1)=0
を含む場合、x=0 において無限大の密度を与え、pgamma(x,0.5,1) で積分すると無限大は存在しないかのようにゼロと見なされます。
私の考えでは、ゼロで左側の積分はゼロになるのが普通だと思います。そして、その密度は無限大であってもいいのです。
こちらをお読みください。
ソース
dgammaは、Catherine Loaderが提供したコード（dbinomを参照）を用いて、ポアソン密度により計算されます。
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ソース
dbinom では、鞍点展開が使用されます。
キャサリン・ローダー（2000）。Fast and Accurate Computation of Binomial Probabilities; available from http://www.herine.net/stat/software/dbinom.html.
提案されたアルゴリズムに欠陥があることを合理的に答えよ。
また、MQLでガンマ分布密度に使用したアルゴリズムの出典をお教えください。
また、WolframやMatlabなどを味方につけたという偽善的なコメントには、この件に関しては真実ではないことを、改めてわざわざ返答しておくことにする。彼らはとても同意しています。他のバージョンも正しいことに変わりはない。もしこれが不明確なら、わざわざ私にコメントを載せる必要は全くないでしょう。
まさに "Simply brilliant "です。すでに認められているマットは、真実ではない。そして、あなたはアウトソーシングされたソリューションRのコードを信じています。
あなたは、自分の立場を納得させるために、ExcelやPythonの不図示の(なぜか？)コードで試したこともありました。この記事でも、「ExcelとPythonでカウントしたコードを教えてください」というのは無視されているわけです。
だから、まとめて言えば、あなたは非常に弱い立場であり、それを知っているのです。
自分の書き込みを読んでみてください。
そして、リンクを与えるだけでなく（これを読んで独り言！）、与えられたリンクから@Quantumの主張に対する証拠と反論を明確に述べてください。明確な発言から逃げないこと。
明確な立場を示さず、「ああ、それはあなたの戯言だ、相手は合意している、何を議論する必要があるのか」モードで議論から逃れようとしまくる理由もわかっているのです。
まさに "Simply brilliant "です。すでに認められているチームメイトのレイアウトは、真実ではありません。そして、アウトソーシングされたソリューションRのコードを信じているわけですが、私たちと違って、このコードを自分で見たことがないんですね。
ExcelやPythonの不図示の（なぜか？）コードで、自分の立場を納得させようとさえしていましたね。この記事でも、「ExcelとPythonでカウントしたコードを教えてください」というのは無視されているわけです。
だから、まとめて言えば、あなたは非常に弱い立場であり、それを知っているのです。
自分の書き込みを読んでみてください。
そして、リンクを与えるだけでなく（これを読んで独り言！）、与えられたリンクから、@Quantumの主張に対する証明と反論を伴う明確なステートメントを与える親切心を持ってください。明確な発言から逃げないこと。
結局、明確な立場を示さず、「ああ、それはあなたの戯言だ、相手は合意している、何を議論する必要があるのか」モードで議論から逃れようとして回っている理由がよくわかりました。
もうダラダラしています。リンク先で、サポートが記載されている行を探します。コメントはしません、ごめんなさい。
Excelについて - 私が名付けた理由
ガンマ分布関数をなぜか ソフトウェアに実装している男クアンタムの声によると、分布の極点で左側の積分が0であれば、密度は0以外にはなり得ないという論理です。私が嘘をついているかどうか、彼に教えてもらいましょう。
MS Excel (ロシア版Office 2010) には、関数 gamma.spread() があり、パラメータ =GAMMA.RASP(0;1;1;0) で点 0 の未定義の密度値を返します。 つまり、#NUMBER!というエラーを返します。
また、密度が定義されていない場合、左側の積分はどのように定義されるのでしょうか？
しかし、=GAMMA.RASP(0;1;1;1) (左の累積密度を考慮)とすると、0という値が出てきます。
つまり、マイクロソフトがこれらのパラメータを持つ点0でのガンマについて、私たちを欺き、その関数を信頼できないという仮定か、密度が0にならず、左の積分はやはり0になる、という単純な結論を導き出すのです。
Quantumに質問したのですが、Excelも密度をゼロで推定するのは間違っていると思いますか？答えはどこにあるのでしょうか？
一般に、著者の論文を読めば、Rでアルゴリズムの結果をトレースできることに、ユーザーとして満足しています。MQLの根拠のない主張やブラックボックス的なアルゴリズムには、何を根拠にした結果なのか理解できない部分があり、納得がいきません。ユーザーとして説得力がない。
まさに "Simply brilliant "です。すでに認識されているチームメイトのレイアウトは、真実ではありません。そして、R opsor solutionのコードを信じるか・・・。
統計パッケージのランキングもあります。
上位にはR、Pithon、SAS（有料）SPSS（有料）があります。その中で、Matlabは5年前くらいには評価されていましたが、今はありません。Wolfram（数学）は全く記憶に ありません。Matlabと同様、一般的な数学パッケージの一つです。
Rの有料版はRevolutionと呼ばれています。Rがマイクロソフトに買収された後も、有料部分と無料部分の区分は維持された。
いまや、RやPythonのコードがない統計学の論文を発表 することは、下品とされています。そして、これは偶然の産物ではありません。Rのパッケージや関数に関するドキュメントには、必然的にこれらのアルゴリズムによって実装された理論的な作品への言及があります。これらのアルゴリズムの理論的基礎の著者は、必ずと言っていいほど国際的に著名な科学者です。このため、Rは統計学者の世界的なコミュニティの一部となっています。
私の考えでは、ゼロで左側の積分はゼロになるのが普通だと思います。そして、その密度は無限大になるのが普通です。
そんな白熱した議論が・・・。トレードに実用的な意味はあるのでしょうか？自己主張を除けば、この探究心は何のためにあるのでしょうか。