Beta-Verteilung (standardisiert): Unterschied zwischen den Versionen
aus GlossarWiki, der Glossar-Datenbank der Fachhochschule Augsburg
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\frac{{x^{\alpha -1}\cdot(1-x)^{\beta-1}}}{ {B(\alpha,\beta)} }& \mbox{wenn } 0 \le x \le 1\\ | \frac{{x^{\alpha -1}\cdot(1-x)^{\beta-1}}}{ {B(\alpha,\beta)} }& \mbox{wenn } 0 \le x \le 1\\ | ||
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continuity = $f_X(x) \mbox{ ist stetig auf }]-\infty,\infty[$| | continuity = $f_X(x) \mbox{ ist stetig auf }]-\infty,\infty[$| | ||
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mean $\mu(X) = \frac{\alpha}{\alpha+\beta}$| | mean $\mu(X) = \frac{\alpha}{\alpha+\beta}$| | ||
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= \frac{1}{b-a}\cdot f_{BV(\alpha,\beta)}\left(\frac{x-a}{b-a}\right) | = \frac{1}{b-a}\cdot f_{BV(\alpha,\beta)}\left(\frac{x-a}{b-a}\right) | ||
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([[Zusammenhang zwischen allgemeiner und standardisierter Beta-Verteilung (Satz)|Beweis der zweiten Aussage]]) | ([[Zusammenhang zwischen allgemeiner und standardisierter Beta-Verteilung (Satz)|Beweis der zweiten Aussage]]) | ||
Version vom 22. November 2017, 19:47 Uhr
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Definition
Eine stetige Zufallsgröße $X = BV(\alpha,\beta)\;$ heißt standardisiert beta-verteilt, wenn ihre Verteilungsfunktion durch die Dichtefunktion
$ f_X(x) = f_{BV(\alpha,\beta)}(x)= \begin{cases} \frac{x^{\alpha -1}\cdot (1-x)^{\beta-1}}{B(\alpha,\beta)}& \mbox{wenn } 0 \le x \le 1 \\ 0 & \mbox{sonst } \end{cases} $
beschrieben werden kann. $B(\alpha,\beta)$ ist dabei die Beta-Funktion.
$\alpha$ und $\beta$ heißen Parameter der Verteilung. Sie müssen die in der Tabelle angegebenen Bedingungen erfüllen.
Eigenschaften einer standardisiert beta-verteilten Zufallsgröße
| Parameter (vgl. Parameter der allgemeinen Beta-Verteilung ) | $ \alpha \in ]0,\infty[ $ $ \beta \in ]0,\infty[ $ |
| Dichtefunktion | $ f_X(x) := \begin{cases} \frac{{x^{\alpha -1}\cdot(1-x)^{\beta-1}}}{ {B(\alpha,\beta)} }& \mbox{wenn } 0 \le x \le 1\\ 0 & \mbox{sonst } \end{cases} $ |
| Stetigkeit | $f_X(x) \mbox{ ist stetig auf }]-\infty,\infty[$ |
| Träger | $f_X(x) \ne 0 \Leftrightarrow x \in ]0,1[$ |
| Modus | $ c := \frac{\alpha -1}{\alpha + \beta -2}$<br> $\operatorname{md}_X = \{c\}, \mbox{ falls } \alpha, \beta > 1 \mbox{ und } \alpha\beta > 1 $ |
| Varianz | $\operatorname{Var}(X) = \frac{\alpha\beta}{(\alpha+\beta)^2(\alpha+\beta+1)}$ |
| Standardabweichung | $\sigma(X) = \frac{1}{ {(\alpha+\beta)} }\sqrt{ {\frac{\alpha\beta}{\alpha+\beta+1} } }$ |
Zusammenhang zwischen allgemeiner und standardisierter Beta-Verteilung
In Beta-Verteilung wird eine allgemeinere Dichtefunktion $ f_{BV(\alpha,\beta,a,b)}\! $ definiert. Wie hängen die hier definierte spezielle Form und die dort definierte allgemeine Form zusammen?
Zunächst sieht man anhand der Definitionen sofort, dass jede Dichtefunktion einer standardisierten Beta-Verteilungen auch eine Dichtefunktion einer allgemeinen Beta-Verteilungen ist:
$f_{BV(\alpha,\beta)}(x) = f_{BV(\alpha,\beta,0,1)}(x)$
Umgekehrt können alle Dichtefunktionen allgemeinen Beta-Verteilungen durch Linear-Transformationen aus entsprechenden Dichtefunktionen der standardisierten Beta-Verteilungen erzeugt werden:
$ f_{BV(\alpha,\beta,a,b)}(x) = \frac{1}{b-a}\cdot f_{BV(\alpha,\beta)}\left(\frac{x-a}{b-a}\right) $
Quellen
- Kowarschick (PM): Wolfgang Kowarschick; Vorlesung „Projektmanagement“; Hochschule: Hochschule Augsburg; Adresse: Augsburg; Web-Link; 2014; Quellengüte: 3 (Vorlesung)
- Rinne (2003): Horst Rinne; Taschenbuch der Statistik; Auflage: 3; Verlag: Wissenschaftlicher Verlag Harri Deutsch; Adresse: Frankfurt am Main; ISBN: 3817116950; 2003; Quellengüte: 5 (Buch)
- WikipediaEn: Beta distribution
- Statwiki HU Berlin: Beta-Verteilung
- xycoon: Beta Distribution
