Beta-Verteilung: Unterschied zwischen den Versionen

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Eine [[Stetige Zufallsgröße|stetige Zufallsgröße]] <math>X</math> heißt '''beta-verteilt''', wenn ihre [[Verteilungsfunktion]] durch
Eine [[Stetige Zufallsgröße|stetige Zufallsgröße]] <math>X</math> heißt '''beta-verteilt''', wenn ihre [[Verteilungsfunktion]] durch
eine [[Dichtefunktion]] <math>f_X</math>, wie sie der nachfolgenden Tabelle definiert wird, beschrieben werden kann.
die [[Dichtefunktion]]  
 
<math>f_{X,\alpha,\beta,a,b}=
        \begin{cases}
          \frac{(x-a)^{\alpha -1}(b-x)^{\beta-1}}{\Beta(\alpha,\beta)d^{\alpha+\beta-1}}& \mbox{wenn } a \le x \le b \\
          0                          & \mbox{sonst }
        \end{cases}         
</math>
 
beschrieben werden kann. <math>\Beta(\alpha,\beta)\!</math> ist dabei die [[Beta-Funktion]].
 
<math>\alpha\,\beta,\,a</math> und  <math>b\,</math> heißen Parameter der Verteilung. Sie müssen die in der Tabelle angegebenen Bedingungen erfüllen.


=Eigenschaften einer beta-verteilten Zufallsgröße=
=Eigenschaften einer beta-verteilten Zufallsgröße=
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   pdf        =<math>
   pdf        =<math>
                 f_X(x) :=
                 f_{X,\alpha,\beta,a,b}(x) =
                   \begin{cases}  
                   \begin{cases}  
                     \frac{(x-a)^{\alpha -1}(b-x)^{\beta-1}}{\Beta(\alpha,\beta)d^{\alpha+\beta-1}}& \mbox{wenn } a \le x \le b \\  
                     \frac{(x-a)^{\alpha -1}(b-x)^{\beta-1}}{\Beta(\alpha,\beta)d^{\alpha+\beta-1}}& \mbox{wenn } a \le x \le b \\  

Version vom 2. Juni 2006, 13:01 Uhr

Definition

Eine stetige Zufallsgröße $ X $ heißt beta-verteilt, wenn ihre Verteilungsfunktion durch die Dichtefunktion

$ f_{X,\alpha,\beta,a,b}= \begin{cases} \frac{(x-a)^{\alpha -1}(b-x)^{\beta-1}}{\Beta(\alpha,\beta)d^{\alpha+\beta-1}}& \mbox{wenn } a \le x \le b \\ 0 & \mbox{sonst } \end{cases} $

beschrieben werden kann. $ \Beta(\alpha,\beta)\! $ ist dabei die Beta-Funktion.

$ \alpha\,\beta,\,a $ und $ b\, $ heißen Parameter der Verteilung. Sie müssen die in der Tabelle angegebenen Bedingungen erfüllen.

Eigenschaften einer beta-verteilten Zufallsgröße

Parameter
$ \alpha \in ]0,\infty[ $
$ \beta \in ]0,\infty[ $
$ a \in ]-\infty,\infty[ $
$ b \in ]-\infty,\infty[,\,b>a $

$ d := b-a\! $
Dichtefunktion
$ f_{X,\alpha,\beta,a,b}(x) = \begin{cases} \frac{(x-a)^{\alpha -1}(b-x)^{\beta-1}}{\Beta(\alpha,\beta)d^{\alpha+\beta-1}}& \mbox{wenn } a \le x \le b \\ 0 & \mbox{sonst } \end{cases} $
Stetigkeit
$ f_X(x) \mbox{ ist stetig auf }]\infty,\infty[\! $
Träger
$ f_X(x) \ne 0 \Leftrightarrow x \in ]a,b[ \! $
Modus
$ c := a + d\frac{\alpha -1}{\alpha + \beta -2} = \frac{b(\alpha -1)+ a(\beta-1)}{\alpha+\beta-2} $
$ \operatorname{md}_X = \{c\}, \mbox{ falls } \alpha, \beta \ge 1 \mbox{ und } \alpha\beta > 1\! $
Erwartungswert
$ \mu(X) = \frac{b\alpha+ a\beta}{\alpha+\beta} $
Varianz
$ \operatorname{Var}(X) = \frac{d^2\alpha\beta}{(\alpha+\beta)^2(\alpha+\beta+1)} $
Standardabweichung
$ \sigma(X) = \frac{d}{(\alpha+\beta)}\sqrt{\frac{\alpha\beta}{\alpha+\beta+1}} $

Die Dichtefunktionen der hier definierten allgemeinen Beta-Verteilungen, können durch einfache Linear-Transformationen aus den Dichtefunktionen der normalisierten Beta-Verteilungen erzeugt werden:

$ f_{X,a,b}(x) = f_{X,0,1}(\frac{x-a}{b-a}) $

Quellen