出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』
第2種ベータ分布
確率密度関数
累積分布関数
母数
α
>
0
{\displaystyle \alpha >0}
形状母数 (実数)
β
>
0
{\displaystyle \beta >0}
形状母数 (実数) 台
x
∈
(
0
,
∞
)
{\displaystyle x\in (0,\infty )}
確率密度関数
f
(
x
)
=
x
α
−
1
(
1
+
x
)
−
α
−
β
B
(
α
,
β
)
{\displaystyle f(x)={\frac {x^{\alpha -1}(1+x)^{-\alpha -\beta }}{B(\alpha ,\beta )}}}
B
(
a
,
b
)
{\displaystyle B(a,b)}
はベータ関数 累積分布関数
I
x
1
+
x
(
α
,
β
)
{\displaystyle I_{{\frac {x}{1+x}}(\alpha ,\beta )}}
I
z
(
a
,
b
)
{\displaystyle I_{z}(a,b)}
は正則化された不完全ベータ関数 期待値
α
β
−
1
if
β
>
1
{\displaystyle {\frac {\alpha }{\beta -1}}{\text{ if }}\beta >1}
最頻値
α
−
1
β
+
1
if
α
≥
1
, 0 otherwise
{\displaystyle {\frac {\alpha -1}{\beta +1}}{\text{ if }}\alpha \geq 1{\text{, 0 otherwise}}}
分散
α
(
α
+
β
−
1
)
(
β
−
2
)
(
β
−
1
)
2
if
β
>
2
{\displaystyle {\frac {\alpha (\alpha +\beta -1)}{(\beta -2)(\beta -1)^{2}}}{\text{ if }}\beta >2}
歪度
2
(
2
α
+
β
−
1
)
β
−
3
β
−
2
α
(
α
+
β
−
1
)
if
β
>
3
{\displaystyle {\frac {2(2\alpha +\beta -1)}{\beta -3}}{\sqrt {\frac {\beta -2}{\alpha (\alpha +\beta -1)}}}{\text{ if }}\beta >3}
モーメント母関数
e
−
t
Γ
(
α
+
β
)
Γ
(
β
)
G
1
,
2
2
,
0
(
α
+
β
β
,
0
|
−
t
)
{\displaystyle {\frac {e^{-t}\Gamma (\alpha +\beta )}{\Gamma (\beta )}}G_{1,2}^{\,2,0}\!\left(\left.{\begin{matrix}\alpha +\beta \\\beta ,0\end{matrix}}\;\right|\,-t\right)}
Γ
(
z
)
{\displaystyle \Gamma (z)}
はガンマ関数
G
p
,
q
m
,
n
(
b
1
,
…
,
b
q
a
1
,
…
,
a
p
|
z
)
{\displaystyle G_{p,q}^{\,m,n}{\Bigl (}{}_{\,b_{1},\ldots ,b_{q}}^{a_{1},\ldots ,a_{p}}\,{\Big |}\,z{\Bigr )}}
はマイヤーのG関数 (英語版 ) テンプレートを表示
第2種ベータ分布 (だい2しゅベータぶんぷ、英 : beta prime distribution, beta distribution of the second kind )とは、第1種ベータ分布 に従う確率変数 X に対して、X / 1 − X の従う連続確率分布 分布のことである。その確率密度関数 は以下で与えられる。
f
(
x
;
α
,
β
)
=
x
α
−
1
(
1
+
x
)
−
α
−
β
B
(
α
,
β
)
{\displaystyle f(x;\alpha ,\beta )={\frac {x^{\alpha -1}(1+x)^{-\alpha -\beta }}{B(\alpha ,\beta )}}}
ここで、α と β は正実数のパラメータであり、確率変数 x のとる値の範囲は正実数全体である。
ともに正実数の形状パラメータ p とスケールパラメータ q を加えて一般化した、下記の確率密度関数で与えられる分布を一般化第2種ベータ分布 (英 : generalized beta prime distribution )という。
f
(
x
;
α
,
β
,
p
,
q
)
=
p
(
x
q
)
α
p
−
1
(
1
+
(
x
q
)
p
)
−
α
−
β
q
B
(
α
,
β
)
{\displaystyle f(x;\alpha ,\beta ,p,q)={\frac {p\left({\frac {x}{q}}\right)^{\alpha p-1}\left(1+\left({\frac {x}{q}}\right)^{p}\right)^{-\alpha -\beta }}{qB(\alpha ,\beta )}}}
蓑谷千凰彦、統計分布ハンドブック、朝倉書店 (2003).
B. S. Everitt(清水良一訳)、統計科学辞典、朝倉書店 (2002).
離散単変量で 有限台 離散単変量で 無限台 連続単変量で 有界区間に台を持つ 連続単変量で 半無限区間に台を持つ 連続単変量で 実数直線全体に台を持つ 連続単変量で タイプの変わる台を持つ 混連続-離散単変量 多変量 (結合) 方向 退化 と特異 族 サンプリング法 (英語版 )