Розподіл Бейтса
У теорії ймовірності та статистиці, розподіл Бейтс, названий на честь Ґрейс Бейтс, це ймовірнісний розподіл середнього послідовності статистично незалежних рівномірно розподілених випадкових величин на одиничному інтервалі[1]. Цей розподіл іноді плутають[2] з розподілом Ірвіна–Галла, яка є розподілом суми (не середнього) n незалежних випадкових величин, рівномірно розподілених з інтервалу [0, 1].
Розподіл Бейтс | |
---|---|
Функція розподілу ймовірностей | |
Параметри | ціле |
Носій функції | |
Розподіл імовірностей | див. нижче |
Середнє | |
Дисперсія | |
Коефіцієнт асиметрії | 0 |
Коефіцієнт ексцесу | |
Характеристична функція |
Означення
ред.Розподіл Бейтса - це неперервний розподіл ймовірностей в середнього, X, n незалежних рівномірно розподілених випадкових величин з одиничного інтервалу, Ui:
Рівняння, що визначає функцію щільності розподіленої за Бейтсом випадкової величини Х є
для Х з інтервалу (0,1), і нуль поза ним. Тут sgn(nx - k) позначає знак функції:
Більш узагальнено, середнє n незалежних рівномірно розподілених випадкових величин на відрізку [а,b]
матиме функцію щільності
Таким чином, щільність розподілу
Надбудови розподілу Бейтс
ред.Замість ділити на n можна також використовувати √n щоб створити аналогічний розподіл зі сталою дисперсією (наприклад одиничною). Віднімаючи середнє можна створити розподіл з нульовим середнім. Таким чином, параметр n став суто параметром регулювання форми, і отримуємо розподіл, яке охоплює рівномірний, трикутний і, асимптотично, також нормальний розподіл.
Дозволяючи неціле значення n отримаємо досить гнучкий розподіл (наприклад, В(0,1) + 0.5U(0,1) дає трапезоїдний розподіл). Насправді t-розподіл Стюдента є природним продовженням нормального розподілу для моделювання даних з грубими хвостами. І такий узагальнений розподіл Бейтса аналогічно для даних з худими хвостами (ексцес < 3).
Див. також
ред.- Розподіл Ірвіна–Галла
- Нормальний розподіл
- Центральна гранична теорема
- Рівномірний розподіл (безперервне)
- Трикутний розподіл
Примітки
ред.- ↑ Jonhson, N. L.; Kotz, S.; Balakrishnan (1995) Continuous Univariate Distributions, Volume 2, 2nd Edition, Wiley ISBN 0-471-58494-0(Section 26.9) (англ.)
- ↑ The thing named "Irwin-Hall distribution" in d3.random is actually a Bates distribution · Issue #1647 · d3/d3. GitHub (англ.). Архів оригіналу за 12 грудня 2020. Процитовано 17 квітня 2018. (англ.)
Джерела
ред.- Bates,G.E. (1955) "Joint distributions of time intervals for the occurrence of successive accidents in a generalized Polya urn scheme", Annals of Mathematical Statistics, 26, 705–720