Gamma分布是概率论中两个重要分布家族学术传承的亲子，另一个则是指数分布。gamma分布有许多应用，例如在等待时间，大小事物间的时间间隔及科学实验的统计数据等。
Gamma分布是一个连续分布，其定义域不是负无穷到正无穷而是零到正无穷。可以看做是一般情况下χ2分布、负二项式分布、指数分布、卡方分布的推广，是解决几个随机变量之和的概率分布，因此它在数学，物理和其他科学领域中被广泛应用。
gamma分布原理
Gamma分布的随机变量是靠其尺度参数和形状参数这两个惟一控制分布形状的参数来加以表现。根据定义，若 X，Y 均为两个相互独立的随机变量， X服从正态分布，Y服从卡方分布，则
Z = X / (Y/σ2)1/2即满足正态分布的随机变量Z被定义为服从自由度为ν的相关卡方分布的随机变量。
gamma分布应用
再举几个例子，其中应用广泛的有等待时间，相邻大小事物间的时间间隔及科学实验的统计数据。当一个过程在一个点上或区间上的时间是什么样的，用什么分布比较好？一般来说数学模型需要用到Gamma分布函数。
gamma分布代码实现
实现Gamma分布的方法是使用编程语言的特定函数。像在R中？dgamma命令可以用来创建gamma分布，在python中scipy包的gamma函数或者pyrsistent package的导入中都含有对于Distribution的支持。
Gamma分布的推导侧重于数学方面，但gamma分布具有普遍应用价值，希望大家认真学习应用。
