Они связаны, но на самом деле не так похожи по форме.
В бета-версии переменная (и ее дополнение) возводятся в некоторую степень, но в биномиальной переменной переменная является степенью (и она также появляется в биномиальном коэффициенте).
Хотя функциональные формы выглядят несколько одинаково (в одном есть термины, которые соответствуют терминам в другом), переменные, представляющие параметры, и случайные переменные в каждом из них различны. Это довольно важно; вот почему они на самом деле не одно и то же.
Биномиальное распределение обычно используется для подсчета или в масштабированной форме для пропорций на основе подсчета (хотя вы можете использовать его для других ограниченных дискретных случайных величин на чисто прагматической основе). Это дискретно.
Бета-распределение является непрерывным, и поэтому обычно не используется для подсчета.
В качестве примера сравните эти две функции:
Y= бИкс,х = 0 , 1 , 2 , 3 , . , ,Y= хa,0 < х < 1
сd
- В итоге: другая форма и другой домен
бета ( 1 , 1 )
бета ( 2 , 1 )
Весь бета-файл pdf находится между первыми двумя зелеными пиками в биномиальном pf, хотя они не могут быть отображены на одном графике, потому что оси y измеряют разные вещи.
Несмотря на то, что формы в некоторой степени похожи в том смысле, что они оба оставлены скошенными, они действительно довольно разные и используются для разных вещей.
-
Вот проблема:
Икс1∼ бета ( 1 , 1 )Икс2∼ бета (3,2)с = ( 0,95 , 1,05 )( 1 / π, 1 / е )( опыт( - 12) , 2 / π)( опыт( - 3 ) , 1 / π2)
пп