Beta-Verteilung (standardisiert): Unterschied zwischen den Versionen

aus GlossarWiki, der Glossar-Datenbank der Fachhochschule Augsburg
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   parameters =<math>\alpha \in ]0,\infty[</math><br><math>\beta \in ]0,\infty[</math>|
   parameters =<math>\alpha \in ]0,\infty[</math><br><math>\beta \in ]0,\infty[</math>|
  proof_parameters =|


   pdf        =<math>
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                   \end{cases}                 
                   \end{cases}                 
               </math>|
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  proof_pdf =|
 
   continuity = <math>f_X(x) \mbox{ ist stetig auf }]\infty,\infty[\!</math>|
   continuity = <math>f_X(x) \mbox{ ist stetig auf }]\infty,\infty[\!</math>|
   proof_continuity =|
   support    =<math>f_X(x) \ne 0 \Leftrightarrow x \in ]0,1[ \!</math>|


  support    =<math>f_X(x) \ne 0 \Leftrightarrow x \in ]0,1[ \!</math>|
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   cdf        =|
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   mode      =<math>c := \frac{\alpha -1}{\alpha + \beta -2}</math><br>
   mode      =<math>c := \frac{\alpha -1}{\alpha + \beta -2}</math><br>
<math>\operatorname{md}_X = \{c\}, \mbox{ falls } \alpha, \beta > 1 \mbox{ und } \alpha\beta > 1\!</math>|
<math>\operatorname{md}_X = \{c\}, \mbox{ falls } \alpha, \beta > 1 \mbox{ und } \alpha\beta > 1\!</math>|
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   mean      =<math>\mu(X) = \frac{\alpha}{\alpha+\beta}</math>|
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   quartile  =|
   quartile  =|
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   median      =|
   median      =|
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   variance  =<math>\operatorname{Var}(X) = \frac{\alpha\beta}{(\alpha+\beta)^2(\alpha+\beta+1)}</math>|
   variance  =<math>\operatorname{Var}(X) = \frac{\alpha\beta}{(\alpha+\beta)^2(\alpha+\beta+1)}</math>|
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   sigma      =<math>\sigma(X) = \frac{1}{(\alpha+\beta)}\sqrt{\frac{\alpha\beta}{\alpha+\beta+1}}</math>|
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  entropy      =|
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  mgf      =|
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  char      =|
  proof_char =|
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Version vom 4. Oktober 2006, 17:47 Uhr

Definition

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

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

beschrieben werden kann. $ \Beta(\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
$ \alpha \in ]0,\infty[ $
$ \beta \in ]0,\infty[ $
Dichtefunktion
$ f_X(x) := \begin{cases} \frac{x^{\alpha -1}\cdot(1-x)^{\beta-1}}{\Beta(\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} $
$ \operatorname{md}_X = \{c\}, \mbox{ falls } \alpha, \beta > 1 \mbox{ und } \alpha\beta > 1\! $
Erwartungswert
$ \mu(X) = \frac{\alpha}{\alpha+\beta} $
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_{X,\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_{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


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