Beta dağılımı nedir?
Beta dağılımı (0,1) aralığında tanımlı sürekli bir dağılımdır. Olasılık, oran ve pay gibi değerler için sık kullanılır.
PDF: f(x)=x^(α-1)(1-x)^(β-1)/B(α,β). Ortalama: α/(α+β). Varyans: αβ/[(α+β)^2(α+β+1)].
Hazır ayarlar
Yaygın şekilleri hızlı ayarlayın; ardından değerleri değiştirebilirsiniz.
Generator
α/β, örneklem büyüklüğü, sınıf sayısı ve RNG ayarlarını girin. Sonra örnek üretip sonuçları dışa aktarın.
Örnek istatistikleri
Örnekler (ilk 20)
Bu araç nasıl kullanılır
Bu sayfayı 0 ile 1 arasında kalması gereken olasılık, oran ve paylar için kullanın.
3 adımda kullanım
- Beklenen şekle göre
αveβdeğerlerini ayarlayın. - Bir örnek üretin ve histogramı teorik ortalama ve varyansla karşılaştırın.
- Sol kuyruk, sağ kuyruk ve genel yoğunlaşma etkilerini ayırmak için her seferinde tek parametre değiştirin.
Sonuç nasıl okunur
Grafik, kütlenin 0 ile 1 arasında nasıl dağıldığını gösterir. Büyük α ve β örneği ortaya toplar; 1 altındaki değerler yoğunluğu kenarlara itebilir.
Sınır kontrolleri
α<1ise yoğunluk 0 yakınında keskin biçimde artabilir.β<1ise yoğunluk 1 yakınında keskin biçimde artabilir.- Araçları karşılaştırırken Beta dağılımının Dirichlet için
K=2özel durumu olduğunu unutmayın.
Sık sorulan sorular
α ve β neyi kontrol eder?
Kütlenin 0 ile 1 arasında nerede durduğunu ve dağılımın merkezde ya da kenarlarda ne kadar yoğunlaştığını kontrol eder.
Değerler neden 0 veya 1 yakınında birikir?
α veya β 1 altına indiğinde yoğunluk merkezde düzgün kalmak yerine ilgili sınır yakınında yükselebilir.
Dirichlet ile ilişkisi nedir?
Beta dağılımı, iki bileşenli Dirichlet durumunun tek bileşen üzerinden görülmüş halidir.
İki araç neden farklı sonuç verebilir?
Parametre anlamı, yuvarlama, rastgele seed veya örneklem büyüklüğü görünen çıktıyı değiştirebilir.
İlk ne yapmalıyım?
α=β gibi simetrik bir durumla başlayın; sonra hangi sınırın ağırlık kazandığını görmek için yalnız bir tarafı değiştirin.