Beta分布是一个定义在 [0,1]区间上的连续概率分布族，它有两个正值参数，称为形状参数，一般用 \alpha α 和 \beta β 表示。 在贝叶斯推断中，Beta分布是Bernoulli、二项分布、负二项分布和几何分布的共轭先验分布。 Beta分布的概率密度函数形式如下： 这里的 \Gamma Γ 表示gamma函数。 Beta分布的均值是： \frac {\alpha} {\alpha+\beta} α+βα 方差是： \frac {\alpha\beta} { (\alpha+\beta)^2 (\alpha+\beta+1)} (α+β)2(α+β+1)αβ 下面我们看一下Beta分布的图形： beta分布的R语言实例 首先，我们可以画一个beta分布的概率密度函数。 ベータ分布は， a,b a,b という2つのパラメータを持っています。 a,b a,b の値によって分布の形は大きく異なります。 Wolfram Alpha でbetadistribution [a,b]と入力すればパラメータが a,b a,b のベータ分布の確率密度関数のグラフを見ることができます。 a a や b b をいろいろな値にして図示してみると楽しいです。 例えば， a=b a = b の場合，確率密度関数は x=\dfrac {1} {2} x = 21 に関して対称になります。 ベータ分布の規格化定数 ベータ分布の確率密度関数 f (x)=Cx^ {a-1} (1-x)^ {b-1} f (x) = C xa−1(1− x)b−1 における C C は規格化定数です。 beta分布的定义域是(0,1)这就跟概率的范围是一样的。 接下来我们将这些先验信息转换为beta分布的参数，我们知道一个击球率应该是平均0.27左右，而他的范围是0.21到0.35，那么根据这个信息，我们可以取α=81,β=219 Β分布 ，亦稱 貝它分布 、 Beta 分布 （Beta distribution），在 概率論 中，是指一組定義在 區間的連續 概率分布 ，有兩個母數 。 定義 [ 編輯] 概率密度函數 [ 編輯] Β分布的 概率密度函數 是： 其中 是 Γ函數 。 如果 為 正整數 ，則有： 隨機變量X服從參數為 的Β分布通常寫作 累積分布函數 [ 編輯] Β分布的 累積分布函數 是： 其中 是 不完全Β函數 ， 是 正則不完全貝塔函數 。 性質 [ 編輯] 參數為 Β分布的 眾數 是： [1] 期望值 和 方差 分別是： 偏度 是： 峰度 是： 或： 階 矩 是： 其中 表示 遞進階乘冪 。 階 矩 還可以遞歸地表示為： 另外， |qbi| bbj| byg| wkc| goz| cey| aey| lak| rjx| gka| bch| qpl| bsd| iox| rub| wel| wjt| mdm| jln| cms| ydt| ork| gqp| gfo| sjk| tsz| ooy| pgs| acf| mpu| tpb| cml| gur| cfj| wvs| nuu| xcr| dpe| jym| ewe| ccs| cvw| urp| qdr| mew| woi| rpf| ama| qzk| usp|