贝塔分布例子 贝塔函数的原理？

贝塔分布例子

贝塔函数的原理？

贝塔函数的原理？

贝塔函数又称为第一类欧拉积分，而第二类欧拉积分就是大名鼎鼎的伽玛函数Γ(x)。当Pgt0且Qgt0时贝塔函数收敛。贝塔函数具有很好的性质，以及实用的递推公式。

贝塔分布的一个重要应该是作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布出现，在机器学习和数理统计学中有重要应用。贝塔分布中的参数可以理解为伪计数，伯努利分布的似然函数可以表示为，表示一次事件发生的概率，它为贝塔有相同的形式，因此可以用贝塔分布作为其先验分布。

β分布的方差？

贝塔分布（Beta Distribution) 是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数，在机器学习和数理统计学中有重要应用。在概率论中，贝塔分布，也称Β分布，是指一组定义在(0,1) 区间的连续概率分布。

方差公式：设X服从Beta（A,B）,则

EX = A/(A B)

DX = AB/[(A B)^2 *（A B 1)]

贝塔分布方差？

贝塔分布方差（Beta Distribution)的概念指的是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数，在机器学习和数理统计学中有重要应用。在概率论中，贝塔分布，也称Β分布，是指一组定义在(0,1) 区间的连续概率分布。空气中含有的气体状态的水分。表示这种水分的一种办法就是相对湿度。即含水量与空气的最大含水量（饱和含水量）的比值。我们听到的天气预告用语中就经常使用相对湿度这个名词。

数据分布类型？

1.柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举的数据，比如地域之间的关系，数据没有必然的连续性。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图，不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

2.条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用。

优势：每个条都清晰表示数据，直观。