Beta-Verteilung: Unterschied zwischen den Versionen

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In [[Beta-Verteilung (normalisiert)]] wird eine speziellere Dichtefunktion <math>f_{X,\alpha,\beta}\!</math> definiert.
In [[Beta-Verteilung (standardisiert)]] wird eine speziellere Dichtefunktion <math>f_{X,\alpha,\beta}\!</math> definiert.
Wie hängen die hier definierte allgemeiner Form und die dort definierte spezieller Form zusammen?
Wie hängen die hier definierte allgemeiner Form und die dort definierte spezieller Form zusammen?


Zunächst sieht man anhand der Definitionen sofort, dass jede Dichtefunktion einer [[Beta-Verteilung (normalisiert)|normalisierten Beta-Verteilungen]]
Zunächst sieht man anhand der Definitionen sofort, dass jede Dichtefunktion einer [[Beta-Verteilung (standardisiert)|standardisierten Beta-Verteilungen]]
auch eine Dichtefunktion einer [[Beta-Verteilung|allgemeinen Beta-Verteilungen]] ist:
auch eine Dichtefunktion einer [[Beta-Verteilung|allgemeinen Beta-Verteilungen]] ist:


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Umgekehrt können alle
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Dichtefunktionen [[Beta-Verteilung|allgemeinen Beta-Verteilungen]] durch Linear-Transformationen aus entsprechenden  
Dichtefunktionen [[Beta-Verteilung|allgemeinen Beta-Verteilungen]] durch Linear-Transformationen aus entsprechenden  
Dichtefunktionen der [[Beta-Verteilung (normalisiert)|normalisierten Beta-Verteilungen]] erzeugt werden:
Dichtefunktionen der [[Beta-Verteilung (standardisiert)|standardisierten Beta-Verteilungen]] erzeugt werden:


<math>  f_{X,\alpha,\beta,a,b}(x)  
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([[Zusammenhang zwischen allgemeiner und normalisierter Beta-Verteilung (Satz)|Beweis der zweiten Aussage]])
([[Zusammenhang zwischen allgemeiner und standardisierter Beta-Verteilung (Satz)|Beweis der zweiten Aussage]])


=Quellen=
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Version vom 26. Juni 2006, 18:40 Uhr

Definition

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

$ f_{X,\alpha,\beta,a,b}(x)= \begin{cases} \frac{(x-a)^{\alpha -1}\cdot (b-x)^{\beta-1}}{\Beta(\alpha,\beta)\cdot (b-a)^{\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 > 0\! $
Dichtefunktion
$ f_{X,\alpha,\beta,a,b}(x) = \begin{cases} \frac{(x-a)^{\alpha -1}\cdot (b-x)^{\beta-1}}{\Beta(\alpha,\beta)\cdot 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}} $

Zusammenhang zwischen allgemeiner und standardisierter Beta-Verteilung

In Beta-Verteilung (standardisiert) wird eine speziellere Dichtefunktion $ f_{X,\alpha,\beta}\! $ definiert. Wie hängen die hier definierte allgemeiner Form und die dort definierte spezieller Form zusammen?

Zunächst sieht man anhand der Definitionen sofort, dass jede Dichtefunktion einer standardisierten Beta-Verteilungen auch eine Dichtefunktion einer allgemeinen Beta-Verteilungen ist:

$ f_{X,\alpha,\beta}(x) = f_{X,\alpha,\beta,0,1}(x) \! $

Umgekehrt können alle Dichtefunktionen allgemeinen Beta-Verteilungen durch Linear-Transformationen aus entsprechenden Dichtefunktionen der standardisierten Beta-Verteilungen erzeugt werden:

$ f_{X,\alpha,\beta,a,b}(x) = \frac{1}{b-a}\cdot f_{X,\alpha,\beta}\left(\frac{x-a}{b-a}\right) $

(Beweis der zweiten Aussage)

Quellen