У нас вы можете посмотреть бесплатно Exponential (Gamma) Distributions (SOA Exam P – Probability – Univariate Random Variables) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Master the Exponential Distribution and its Gamma Distribution generalization for SOA Exam P. In this lesson you’ll learn how to recognize exponential/gamma PDFs at a glance, parameterizations (θ vs λ), key properties (support, expected value, variance), the gamma function intuition, when an exponential is just a special case of gamma, plus a quick example and a faster “tabular” trick for repeated integration by parts. Perfect for actuarial candidates who want exam-day speed and accuracy. What you’ll learn • Identify exponential vs gamma from the density’s shape • Map parameters and switch between θ and λ • Compute mean/variance quickly from parameters • Use proportionality to spot gamma (no heavy calculus) • Apply a tabular IBP shortcut on exam-style integrals AnalystPrep Actuarial Exams Study Packages (video lessons, study notes, question bank, and quizzes) can be found at https://analystprep.com/shop/actuaria... After completing this video you should be able to: Explain and calculate expected value and higher moments, mode, median, and percentile. Gamma Distribution: 𝑋 ~ Γ(𝛼,𝜃) Supp(𝑋)=(0,∞) 𝑓_𝑋 (𝑥) ∝ 𝑥^(𝛼−1)∙𝑒^((−𝑥)/𝜃) 𝐸[𝑋]=𝛼∙𝜃 𝑉𝑎𝑟(𝑋)=𝛼∙𝜃^2 Exponential Distribution: 𝑋 ~ 𝐸𝑥𝑝(𝜃)=Γ(𝛼=1,𝜃) Supp(𝑋)=(0,∞) 𝑓_𝑋 (𝑥)=1/𝜃 𝑒^((−𝑥)/𝜃) 𝐹_𝑋 (𝑥)=1−𝑒^((−𝑥)/𝜃) 𝐸[𝑋]=𝜃 𝑉𝑎𝑟(𝑋)=𝜃^2 𝑆_𝑋 (𝑥)=𝑒^((−𝑥)/𝜃) Example: A random variable 𝑋 has probability density function 𝑓_𝑋 (𝑥)=125/2 𝑥^2 𝑒^(−5𝑥) for 𝑥 lager than 0. Determine the mean of the random variable. #ExamP #SOA #ActuarialScience #ExponentialDistribution #GammaDistribution #Probability #Statistics #ActuarialExam #GammaFunction #ExpectedValue #Variance #StudyTips