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Distribución Gamma

Gamma(α, λ): \(f(y)=\frac{\lambda^\alpha}{\Gamma(\alpha)} y^{\alpha-1} e^{-\lambda y}\), \(y>0\)
\(\mathbb{E}[Y]=\frac{\alpha}{\lambda}=\alpha\beta\), \(\operatorname{var}(Y)=\frac{\alpha}{\lambda^2}=\alpha\beta^2\)
Casos especiales: α=1 → Exponencial; α=n/2, β=2 → χ²ₙ

Explorador de Gamma

2.0 1.0

Función Gamma: \(\Gamma(x)=\int_0^\infty u^{x-1}e^{-u}du\)
Propiedades: \(\Gamma(x+1)=x\Gamma(x)\), \(\Gamma(1)=1\), \(\Gamma(1/2)=\sqrt{\pi}\), \(\Gamma(n+1)=n!\)

Ejercicio

(Barrios y colaboradores, Cuaderno de Ejercicios CP1, sección 15, ej. 9) Si \(Y\sim\text{Gamma}(\alpha,\beta)\), se puede demostrar que para \(a\in\mathbb{R}\) con \(\alpha+a>0\): \(\mathbb{E}[Y^a] = \dfrac{\beta^a\Gamma(\alpha+a)}{\Gamma(\alpha)}\). Use esta fórmula con \(a=1\) para verificar que \(\mathbb{E}[Y]=\alpha\beta\), consistente con la fórmula ya conocida. Sustituyendo \(a=1\): \[ \mathbb{E}[Y] = \frac{\beta\,\Gamma(\alpha+1)}{\Gamma(\alpha)}. \] Usando la propiedad \(\Gamma(\alpha+1)=\alpha\Gamma(\alpha)\): \[ \mathbb{E}[Y] = \frac{\beta\cdot\alpha\Gamma(\alpha)}{\Gamma(\alpha)} = \alpha\beta. \] Esto confirma la fórmula \(\mathbb{E}[Y]=\alpha\beta=\alpha/\lambda\) mostrada arriba, y la fórmula general permite además calcular momentos fraccionarios o negativos, como \(\mathbb{E}[\sqrt{Y}]\) o \(\mathbb{E}[Y^{-1}]\) (siempre que \(\alpha-1>0\)).