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1)  Γ-distribution function
г分布函数
2)  Г distribution
Г型分布函数
3)  г function
Г函数
1.
This paper uses some special treating methods of infinite series, analyses deeply the characters of some special functions about г function, reveals some profound regularities of the changes about the extreme value of F distribution density function when parameters change.
该文运用对无穷级数的一些特殊处理方法,深入分析了与г函数有关的一些特殊函数 的性质,揭示了参数变化时F分布密度函数极值变化的一些深刻规律。
4)  gamma-function
Г-函数
1.
By applying gamma-function and beta-function,a Hardy-Hilbert\'s inequality of multiple integral type is given,the problem of the best constant factor in some particular conditions is discussed.
利用Г-函数和B-函数,建立了一种重积分型Hardy-Hilbert不等式,并证明在一定条件下其常数因子是最佳的。
5)  (?) distribution
Г分布
1.
The advantages of simulation and how to use the results to define the numeral scope of (?)(?) distribution assumption of management error term is analysed.
对随机前沿面模型中管理偏差项Г分布假设进行了Monte-Carlo模拟研究,并将模拟结果同数值求解进行了比较,分析了模拟方法的优点以及如何利用模拟结果确定随机前沿面模型中管理偏差项Г分布假设的合适参数。
6)  matrix-Γ distribution
矩阵Г分布
补充资料:Г分布


Г分布
gamma-distribution

  r分布[,四.一旋州h‘阅;~a一paalp明舰eII,e】 正半轴00时由下式给出 GJx)一去f,一,。一,dy. r回宫‘右边的积分称为不完全r函数(~tnPlete罗功叮么一如犯-t的n).“>l时,密度乳(x)是单峰的,在x=以一1处达到极大(“一)“一’e一位一’)/r间.如果0<区一:. 才-一r谁)特别地,数学期望和方差都等于戊.r分布族关于卷积运算封闭: 乳、*乳:=乳、十。·在应用中,r分布起着重要的(尽管不总是直接的)作用.在“=1的特殊情形下,我们得到指数密度(exponenhal density).在排队论中,戊为整数的r分布称为D面嗯分布(Erlang djstrib山沁n).由于r分布与正态分布有密切联系,它在数理统计中经常出现.例如,独立标准正态分布随机变量的平方和扩=x了+…十考有密度乳,2(x/2)/2,此即自由度为。的矛分布(‘chi一Sqlla找刁,dis川but沁n).因此,在讨论正态随机变量二次型的数理统计问题中,有许多重要分布(例如StU山扭分布(St团ent曲侧bulion),f妞盯F分布(Fisl允rF~dis币bution)和I甘.:分布(Fisb贫:-distribut沁n))均与r分布有关.如果不和戈独立,密度分别为乳,和乳2,则随机变量戈/(Xl十x2)的密度是 r恤、十叼 ‘二之2‘‘‘匕-x“,一‘(l一x)“2一’.0(x<1. T恤.)T峡)它是B分布密度(d。万ityof此忱切一曲川b以沁n),r分布随机变量X的线性函数的密度构成一个特殊的分布类—所谓‘111型”R习招。n分布族.r分布的密度是正交】瑰畔m多项式(肠g犯俄训蜘阳代山山)系的权函数.r分布的值可用不完全r函数表【l],【2]计算.【译注】 更一般地,r分布的密度是 、。(x)一=具一二一,。一‘“二>0. pl明其中“,刀为取正值的参数.陶波译李国英校
  
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