BetaBinomialDistribution
BetaBinomialDistribution[α,β,n]
表示一个 β-二项混合分布,其中 β 分布的参数为 和 ,二项试验次数为 .
更多信息
- BetaBinomialDistribution 也称为 Pólya 分布和负超几何分布.
- β-二项分布是试验次数为 n 的二项分布,其概率参数 服从形状参数为 α 和 β 的 β 分布. »
- BetaBinomialDistribution 允许 α 和 β 为任意正实数,n 为任意正整数.
- BetaBinomialDistribution 可以与 Mean、CDF 和 RandomVariate 等函数一起使用. »
背景
- BetaBinomialDistribution[α,β,n] 表示定义在整数值 上的离散统计分布,其中被称为形状参数的 α、β 为正实数,它们决定概率密度函数(PDF)的整体形状和行为. 在一般情况下,β-二项分布具有离散的 PDF,并根据 α 和 β 的值,PDF 可能单调递增,或者在定义域内具有单“峰”或单“谷”,也或者是均匀分布. β-二项分布有时被称作 Pólya 分布或者为负超几何分布.
- β-二项分布可被认为是伯努利分布(BernoulliDistribution)和二项分布(BinomialDistribution)的复合,其中伯努利试验的次数已知,成功概率 p 随机,相关联的二项分布具有服从贝塔分布(BetaDistribution)的成功概率 p. 在贝叶斯术语中,这意味着β-二项分布作为二项变量的后预测分布出现,其中成功概率 p 的先验分布是贝塔分布. β-二项分布的第一个有记载的应用可以追溯到20世纪30年代 Hugo Muench 所做的医学试验的概率建模. 一直到今天,现实世界的许多现象还可以用 β-二项分布模拟. 例如,β-二项分布可用于某些特定抽取和替换规则的波利亚瓮模型中. 近年来,β-二项分布在评估生物识别装置的性能、贝叶斯网络的研究,以及各种人工智能算法中也有应用.
- RandomVariate 可用于给出一个或多个机器精度或任意精度(后者通过 WorkingPrecision 选项)的 β-二项分布的伪随机变元. Distributed[x,BetaBinomialDistribution[α,β,n]],更简洁的表示为 xBetaBinomialDistribution[α,β,n],可用于论断随机变量 x 服从 β-二项分布. 然后这类论断可用于诸如 Probability、NProbability、Expectation 和 NExpectation 等函数中.
- 概率密度和累积分布函数可以通过使用 PDF[BetaBinomialDistribution[α,β,n],x] 和 CDF[BetaBinomialDistribution[α,β,n],x] 给出. 均值、中位数、方差、原始矩和中心矩可以分别使用 Mean、Median、Variance、Moment 和 CentralMoment 计算. 这些量可以使用 DiscretePlot 进行可视化.
- DistributionFitTest 可用于检验给定的数据集是否与 β-二项分布相一致,EstimatedDistribution 可用于通过给定数据估计 β-二项分布,而 FindDistributionParameters 可用于将数据拟合为 β-二项分布. ProbabilityPlot 可用于生成已知数据相对于符号式 β-二项分布的 CDF 图形,而 QuantilePlot 可用于生成已知数据相对于符号式逆伽玛分布的分位数的分位数图形.
- TransformedDistribution 可用于表示 β-二项分布的变换,CensoredDistribution 可用于表示在上限和下限值之间删失值的分布,TruncatedDistribution 可用于表示在上限和下限值之间截断值的分布. CopulaDistribution 可用于构建包含 β-二项分布的更高维分布,而 ProductDistribution 可用于计算独立分量分布涉及 β-二项分布的联合分布.
- BetaBinomialDistribution 与若干其他统计分布相关. 如前所述,BetaBinomialDistribution 综合了 BinomialDistribution 和 BetaDistribution 的特征, 这一事实可以通过ParameterMixtureDistribution[BinomialDistribution[n,p],pBetaDistribution[α,β]] 计算为BetaBinomialDistribution[α,β,n] 精确地观察得到. 类似地,DiscreteUniformDistribution[{0,n}] 与 BetaBinomialDistribution[1,1,n] 正好相同,这一事实随后引起与 UniformDistribution、TriangularDistribution 和 PERTDistribution 的定性链接. BetaBinomialDistribution 以非常自然的方式与 BetaNegativeBinomialDistribution 相关,并且由于 MultinomialDistribution 和 DirichletDistribution 分别是 BinomialDistribution 和 BetaDistribution 在更高维度上的类推,BetaBinomialDistribution 可以被看作是所谓狄利克雷-多项分布的一维形式.
范例
打开所有单元关闭所有单元范围 (7)
应用 (4)
属性和关系 (5)
DiscreteUniformDistribution 是贝塔二项分布的一个特例:
对于 和 ,贝塔二项分布具有一个三角形状,但是不是 TriangularDistribution 的离散版本:
确认前面的表达式给出 的概率密度函数,其中 服从 TriangularDistribution:
BetaBinomialDistribution 是 BinomialDistribution 和 BetaDistribution 的混合:
可能存在的问题 (3)
Wolfram Research (2007),BetaBinomialDistribution,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/BetaBinomialDistribution.html.
文本
Wolfram Research (2007),BetaBinomialDistribution,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/BetaBinomialDistribution.html.
CMS
Wolfram 语言. 2007. "BetaBinomialDistribution." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/BetaBinomialDistribution.html.
APA
Wolfram 语言. (2007). BetaBinomialDistribution. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/BetaBinomialDistribution.html 年