Beta 函数

在这里插入图片描述
上面积分第一眼就看蒙了,还傻乎乎地自己去换元积分,最后反应过来原来直接用beta函数计算就好了。


贝塔函数:
B ( p , q ) = ∫ 0 1 x p − 1 ( 1 − x ) q − 1 d x B(p, q) = \int_0^1x^{p-1}(1-x)^{q-1} dx B(p,q)=01xp1(1x)q1dx
可以证明
B ( p , q ) = B ( q , p ) = Γ ( p ) Γ ( q ) Γ ( p + q ) B(p,q) = B(q, p) = \frac{\Gamma(p)\Gamma(q)}{\Gamma(p+q)} B(p,q)=B(q,p)=Γ(p+q)Γ(p)Γ(q)
其中, Γ ( x ) \Gamma(x) Γ(x) 为伽马函数:
Γ ( x ) = ∫ 0 ∞ t x − 1 e − t d t \Gamma(x) = \int_0^\infty t^{x-1}e^{-t}dt Γ(x)=0tx1etdt
特别地,当 n n n为正整数时, Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! \Gamma(n) = (n-1)! Γ(n)=(n1)!

关于这两个特殊函数可以参考:Gamma 分布和Beta 分布简介


有了上面的基础,红框里的积分就好做了:
∫ 0 1 ( n x ) θ x ( 1 − θ ) n − x d θ = ( n x ) ∫ 0 1 θ x + 1 − 1 ( 1 − θ ) n − x + 1 − 1 d θ = ( n x ) B ( x + 1 , n − x + 1 ) = ( n x ) Γ ( x + 1 ) Γ ( n − x + 1 ) Γ ( n + 2 ) = n ! x ! ( n − x ) ! ( n − x ) ! x ! ( n + 1 ) ! = 1 n + 1 \begin{aligned} &\int_0^1 \binom{n}{x} \theta^x (1-\theta)^{n-x} d\theta \\ = & \binom{n}{x} \int_0^1 \theta^{x +1 -1} (1-\theta)^{n-x + 1 -1} d\theta \\ =& \binom{n}{x} B(x+1, n-x+1) \\ = & \binom{n}{x} \frac{\Gamma(x+1)\Gamma( n-x+1)}{\Gamma(n+2)} \\ =& \frac{n! x! (n-x)!}{(n-x)! x! (n+1)!} \\ = & \frac{1}{n+1} \end{aligned} =====01(xn)θx(1θ)nxdθ(xn)01θx+11(1θ)nx+11dθ(xn)B(x+1,nx+1)(xn)Γ(n+2)Γ(x+1)Γ(nx+1)(nx)!x!(n+1)!n!x!(nx)!n+11

### Beta 函数的数学定义 Beta 函数是一种特殊的函数,在数学上通常表示为 \( B(a, b) \),其定义可以通过以下积分形式给出: \[ B(a, b) = \int_{0}^{1} t^{a-1}(1-t)^{b-1} dt \] 其中,\( a > 0 \) 和 \( b > 0 \)[^1]。 该函数可以被看作是一个标准化因子,用于描述某些概率密度函数的行为。它还具有对称性特性,即满足关系式 \( B(a, b) = B(b, a) \)[^1]。 另外,Beta 函数还可以通过 Gamma 函数表达出来,具体关系如下所示: \[ B(a, b) = \frac{\Gamma(a)\Gamma(b)}{\Gamma(a+b)} \][^1]。 这表明了 Beta 函数与 Gamma 函数之间的紧密联系。 ### 不完全 Beta 函数 除了标准的 Beta 函数外,还有所谓的 **不完全 Beta 函数** 及其反函数的概念。不完全 Beta 函数可由下面的公式定义: \[ I_x(a, b) = \frac{1}{B(a, b)} \int_0^x t^{a-1}(1-t)^{b-1} dt \][^2], 这里 \( I_x(a, b) \) 被称为正则化的不完全 Beta 函数,它是许多统计测试中的重要组成部分。 ### 应用领域 #### 统计学和概率论 在统计学中,Beta 函数广泛应用于各种连续型随机变量的概率分布建模之中。例如,Beta 分布就是基于 Beta 函数构建的一种常见分布模型,适用于描述事件发生率或者比例数据的情况。 此外,由于 Beta 函数能够很好地刻画区间 [0, 1] 上的数据特征,因此也被用来作为其他复杂分布的基础构件之一。 #### 计算方法实现 为了便于实际操作过程中快速求解 Beta 函数的具体数值,人们开发了许多高效的算法工具包来进行近似计算。比如利用 Simpson 法则或其他高精度数值积分技术来估算上述定义式的值[^3]。 以下是采用 Python 编程语言模拟简单版 Beta 函数计算的一个例子: ```python import math def gamma_function(n): return math.gamma(n) def beta_function(a, b): return (gamma_function(a) * gamma_function(b)) / gamma_function(a + b) print(beta_function(2, 3)) ``` 此代码片段展示了如何借助内置库 `math` 中提供的伽玛函数接口间接完成 Beta 函数运算过程。 ---
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