推导Beta分布公式

Beta分布可以用于拟合各种不同的分布,网上各种资料对于Beta分布的原理着墨较多,却少有推导Beta分布公式的,所以,推导Beta分布公式如下:
设一组随机变量这里写图片描述 ,将这n个随机变量排序后得到顺序统计量 这里写图片描述,计算这里写图片描述落在区间这里写图片描述 的概率,即求概率值这里写图片描述 。将区间[0,1]分为三段这里写图片描述 , 这里写图片描述, 这里写图片描述。考虑简单情形,假设n个数中只有一个落在了区间 这里写图片描述内。因为样本 这里写图片描述是第i大的,则这里写图片描述 中应该有i-1个数,这里写图片描述 这个区间中应该有n-k个数。先考虑一个符合上述条件的事件E。
这里写图片描述
则有:
这里写图片描述
考虑较为复杂的情形,假设n个数中有两个数落在了区间这里写图片描述
这里写图片描述
则有:
这里写图片描述
从以上分析可以看出,只要落在 这里写图片描述内的数字超过一个,则对应事件的概率就是这里写图片描述 ,于是:
这里写图片描述
所以,可以得到 这里写图片描述的概率密度函数为:
这里写图片描述
利用Gamma函数,可以把这里写图片描述 表达为
这里写图片描述
这里写图片描述这里写图片描述,于是得到:
这里写图片描述
此即为标准Beta分布的概率密度函数。更为一般的 分布概率密度函数为:
这里写图片描述=这里写图片描述
式中:
这里写图片描述
这里写图片描述这里写图片描述
这里写图片描述 服从贝塔分布,简记为这里写图片描述
形状参数这里写图片描述 的表达式为:
这里写图片描述
这里写图片描述
式中, 这里写图片描述这里写图片描述 的均值, 这里写图片描述这里写图片描述 的方差。
通过 这里写图片描述这里写图片描述 控制Beta分布概率密度函数的形状,可以模拟均匀分布到近似高斯分布等各种分布。
得到一组样本数据后,通过调整eta分布的形状参数 这里写图片描述可以对样本数据进行拟合,通常,可以利用最小二乘法计算形状参数这里写图片描述

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