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distribución Beta tiene dos parámetros, alfa y beta. Algo confusamente , uno de los parámetros de la distribución tiene el mismo nombre que la propia distribución. La función de distribución de la distribución beta es P ( x) = G (alfa + beta) /G (alfa ) * G (beta ) * ( 1 -x ) ^ ( beta- 1 ) * x ^ (alfa- 1 ) , donde P ( x ) es la probabilidad de x , G es la función gamma , que es similar a la función factorial , y alfa y beta son parámetros .
Una previa en Estadística Bayesiana
estadística bayesiana utiliza creencias previas acerca de un tema como parte del análisis. Por ejemplo , usted puede creer que el hombre adulto promedio pesa 170 libras, pero también creen que varían en su peso. Para modelar estas creencias previas , sus creencias previas acerca de una variable deben ser modelados . Debido a su gran flexibilidad, la distribución Beta se utiliza a menudo para modelar las creencias anteriores. Al elegir alfa y beta , casi cualquier estructura de creencias puede ser modelado .
Media y la varianza
media de una distribución es la media aritmética . Media de la distribución Beta es
alfa /(alfa + beta) . Varianza de la distribución es una medida de cómo extendió a cabo la distribución es . Varianza de la distribución Beta es alfa * beta /(alfa + beta) ^ 2 * (alfa + beta + 1 ) . Por ejemplo, si es alfa 1 y beta es 0,25 , la media será de 1 /1,25 = 0,8 y la varianza será 1 * 0,25 /2 * ( 1 + 0,25 + 1 ) = 0,25 /2,25 = 2 * 0,25 /4,5 = 0.056 . Sin embargo , lo mejor es mirar a los gráficos de distribución Beta para apreciar plenamente su flexibilidad .
Uso en Gestión de Proyectos
En la gestión de proyectos , a menudo es necesario estimar el cantidad probable de tiempo que se necesita para completar una tarea y la distribución Beta se utiliza a menudo para este propósito. Dado el mínimo, el máximo y el tiempo estimado de finalización , se puede calcular los parámetros de una distribución Beta de la forma apropiada . También puede hacer esto teniendo en cuenta la media y la desviación estándar de la cantidad de tiempo .