「伽馬型」通常指的是伽馬分佈（Gamma distribution）或伽馬函數（Gamma function），這些概念在數學和統計學中非常重要。伽馬型分佈是一種連續機率分佈，用於描述待處理的隨機變量，特別是在排隊理論和可靠性工程中。伽馬函數則是對階乘的一種推廣，對於非整數的數值也能計算出結果。
伽馬分佈是用於描述等待時間或事件發生的時間間隔的機率分佈，常見於排隊理論和生存分析等領域。它的形狀由兩個參數決定，通常用於模擬和預測隨機現象。
例句 1：
伽馬分佈在統計學中被廣泛應用。
The gamma distribution is widely used in statistics.
例句 2：
我們使用伽馬分佈來模擬客戶的到達時間。
We use the gamma distribution to simulate customer arrival times.
例句 3：
這個模型假設事件的發生遵循伽馬分佈。
This model assumes that the occurrence of events follows a gamma distribution.
伽馬函數是對階乘的擴展，定義為對於所有正整數 n，伽馬函數的值為 (n-1)!。它在數學分析、機率論及其他數學領域中具有重要意義。
例句 1：
伽馬函數可以用來計算非整數的階乘。
The gamma function can be used to calculate the factorial of non-integers.
例句 2：
在數學中，伽馬函數的性質非常重要。
In mathematics, the properties of the gamma function are very important.
例句 3：
伽馬函數在許多數學公式中都有應用。
The gamma function appears in many mathematical formulas.
伽馬型的形狀參數決定了分佈的形狀，例如它的偏斜程度和峰度等特徵，這對於統計建模和分析非常重要。
例句 1：
伽馬型的形狀參數影響機率分佈的特徵。
The shape parameter of the gamma distribution affects the characteristics of the probability distribution.
例句 2：
在進行數據分析時，我們需要考慮伽馬型的形狀。
When performing data analysis, we need to consider the shape of the gamma distribution.
例句 3：
不同的伽馬型形狀會導致不同的結果。
Different gamma shapes will lead to different outcomes.