寿命がガンマ分布に従うデバイスがある．このデバイスの信頼性を求める：
で時間的に増大するハザード関数：
直列に繋がれたこのようなデバイス2つの信頼性を求める：
並列に繋がれたこのようなデバイス2つの信頼性を求める：
と
について2つの系の信頼性を比較する：
寿命にA，B，Cの3段階があるデバイスがある．各段階の時間は平均が10時間の指数分布に従う．段階Cの後でこのデバイスは故障する．このデバイスの故障までの時間の分布を求める：
故障までの平均時間を求める：
このようなデバイスが最低40時間使用可能である確率を求める：
30個の独立したデバイスの故障までの時間のシミュレーションを行う：
朝の混雑する時間帯にある喫茶店に10分間に12人の客が来店する．1人の客が来店してから次の客が来店するまでの時間は指数分布に従い，
人の来店時間の間隔は
GammaDistribution
分布に従う．45分間に少なくとも40人が来店する確率を求める：
40番目の客が来店するまでの平均時間を求める：
40番目の客が来店するまでの時間が少なくとも1時間である確率を求める：
朝の混雑する時間帯に40番目の客が来店するまでの時間の30日間のシミュレーションを行う：
ガンマ分布の混合分布を使ってマルチモーダルデータのモデル化を行うことができる：
オールド・フェイスフル・ガイザーの噴出までの待ち時間のヒストグラムは2つのモードを示している：
そのヒストグラムを推定分布の確率密度関数と比較する：
待ち時間が80分を超える確率を求める：
平均待ち時間を求める：
最も一般的な待ち時間を求める：
次の60回の噴出までの待ち時間のシミュレーションを行う：
ガンマ分布を使って
LogNormalDistributionに従うデータをモデル化することができる：
ヒストグラムと推定分布の確率密度関数を比較する：
対数尤度を対数正規分布による推定値と比較する：
Stacy分布は一般化された
GammaDistributionの特殊ケースである：
，尺度母数 
のガンマ分布を表す．
，尺度母数 
の一般化されたガンマ分布を表す．
の確率密度は，
のときは 
に比例し，
のときは0である． »
の確率密度は，
では
に比例し，その他の場合は0である．
の範囲での一般化されたガンマ分布のハザード関数：
の範囲：
についてのガンマ分布の累積分布関数に対する母数の影響：
についての一般化されたガンマ分布の累積分布関数に対する母数の影響：
個の同一分布に従う変数について：
個の変量の総和はガンマ分布に従う：
の場合：
考えられる問題 (2)
例題
例 
