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概率论与数理统计
附录:伽玛函数与e和π
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2025-06-11 17:29
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附录:伽玛函数与e和π
## 伽玛函数 在研究概率密度时,大概率会经常碰到伽玛函数。他的定义是: $$ \Gamma(s)=\int_0^{+\infty} \mathrm{e}^{-x} x^{s-1} \mathrm{~d} x \quad(s>0) ... (5.1) $$ 可以看到这个定义里包含了e,所以,导致密度函数出现了e,详见 [伽玛函数](https://kb.kmath.cn/kbase/detail.aspx?id=1456) 伽玛函数性质很多,他的一个性质是: 递推公式 $\Gamma(s+1)=s \Gamma(s)(s>0)$. 反复运用递推公式,便有 $$ \begin{aligned} & \Gamma(2)=1 \cdot \Gamma(1)=1 \\ & \Gamma(3)=2 \cdot \Gamma(2)=2! \\ & \Gamma(4)=3 \cdot \Gamma(3)=3! \end{aligned} $$ OK,到这里你就明白了:伽玛函数是什么意思?是阶乘的意思。 在中学阶段,阶乘的定义域是正整数,伽玛函数扩大的阶乘的定义,把定义域延伸到实数,甚至复数。换句话说, > **中学阶段选学过的阶乘是伽玛函数的真子集。** 上面这句话是什么意思?这句话的意思就是:阶乘所具有的性质,伽玛函数都具有。 那,在概率论里,哪里会用到阶乘?当然是:[排列](https://kb.kmath.cn/kbase/detail.aspx?id=200)和[组合](https://kb.kmath.cn/kbase/detail.aspx?id=202)。 我们以离散型为例,比如要求:从4名运动员中选出3名参加一项比赛,并排定他们的比赛顺序,有多少种不同的方法? 这种求法:最终可以分解到取数,不难看到,共有 $P_4^3$ 个取法,进而设计到阶乘,而 $$ \mathrm{P}_n^m=n(n-1)(n-2) \cdots(n-m+1)=\frac{n!}{(n-m)!} $$ 所以,离散型里有大量阶乘运算,当把离散型延伸到连续型时,此时的阶乘就是伽玛函数,所以,我们就了解了,为什么 连续型密度函数,比如伽玛分布、卡方分布等里含有大量伽玛函数,你可以把他想象为阶乘。 ## 密度函数记不住怎么办 请注意:密度函数基本上是不需要你记的,比如卡方分布 $$ f(y)=\left\{\begin{array}{ll} \dfrac{1}{2^{n / 2} \Gamma(n / 2)} y^{\frac{n}{2}-1} e^{-\frac{1}{2} y}, & y>0 \\ 0, & y \leqslant 0 \end{array},\right. $$ 不要被复杂的密度函数所吓到,那些 $2^{n / 2}$, $\Gamma(n / 2)$ 可以认为是“平衡参数”,什么意思? 因为密度函数的积分是分布函数,而积分的值整体概率,他的值必须是1,所以,如果密度函数积分后不为1怎么办?我们必须额外添加参数来平衡等式。 这个在正态分布里会有更明显的体现。 ## 正态分布密度函数 正态分布的密度函数是 $$ \int_{-\infty}^{\infty} \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2 \sigma^2}} d x \Rightarrow \int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} d x $$ 可以看到,核心是求后者的积分是多少. $$ \int_{-\infty}^{t} e^{-x^2} d x $$ 通常是积分积不出来的,但是当$t \to \infty $ 时,却有一个值 $$ \boxed{ \int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} d x = \sqrt{\pi} } $$ 上面这个结果是高斯推出来的,所以也叫高斯积分 **推导过程** 步骤 1:平方积分 定义: $$ = \int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} dx $$ 则: $$ I^2 = \left( \int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} dx \right) \left( \int_{-\infty}^{\infty} e^{-y^2} dy \right) = \int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} e^{-(x^2 + y^2)} dx dy $$ 步骤 2:极坐标变换 将笛卡尔坐标系 \((x, y)\) 转换为极坐标系 $(r, \theta)$: $x = r \cos \theta,y = r \sin \theta$ 积分区域:$r \in [0, \infty)$,$\theta \in [0, 2\pi)$ 面积元变换:$dx dy = r dr d\theta$ 代入得: $$ I^2 = \int_{0}^{2\pi} \int_{0}^{\infty} e^{-r^2} r dr d\theta $$ 步骤 3:分离积分 先对 r 积分,令 $u = r^2,则 du = 2r dr$: $$ \int_{0}^{\infty} e^{-r^2} r dr = \frac{1}{2} \int_{0}^{\infty} e^{-u} du = \frac{1}{2} \left[ -e^{-u} \right]_{0}^{\infty} = \frac{1}{2} $$ 再对 $\theta$ 积分: $$ I^2 = \int_{0}^{2\pi} \frac{1}{2} d\theta =
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