R 如何使用特定的平均值和95%的分位数来估计伽马距离的形状和比例？

在R中，给定一个特定的平均值（或中位数）和一个特定的分位数（95%分位数），有没有办法计算伽马分布的规模和形状

例如，我有一个平均值=130

而a95%分位数=300

分布的偏移量为80

有没有办法获得满足这些标准的伽马的比例和形状？

这里有一种方法：

myfun <- function(shape) {
    scale <- 130/shape
    pgamma(300, shape, scale=scale) - 0.95
}

tmp <- uniroot( myfun, lower=2, upper=10 )

myshape <- tmp$root
myscale <- 130/tmp$root

qgamma(0.95, shape=myshape, scale=myscale)
integrate( function(x) x*dgamma(x,shape=myshape,scale=myscale), 
    lower=0, upper=Inf )

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myfun谢谢，虽然对于某些数字组合（例如：平均值=8，四分位数95%=32），这似乎不起作用，但它给出了一个错误，例如：uniroot中的错误（myfun，lower=2，upper=10）：端点处的f（）值不是相反的sign@user18441，您需要为其提供包含答案的起始值，这意味着其中一个从
myfun
返回正值，另一个返回负值。尝试几个值，看看得到什么，然后选择2作为起始值。有关详细信息，请参见uniroot。