可将 Beta 分布用于 0 到 1 之间的随机变量。Beta 分布通常用于为顺序统计量的分布建模(例如,n 个均匀 (0, 1) 变量的样本中的第 k 个顺序统计量具有 Beta (k, n + 1 – k) 分布),以及为由最小值和最大值定义的事件建模。Beta 分布常进行重新调整,以对任务完成时间进行建模。Beta 分布也用于 Bayesian 统计量,例如,作为二项式概率的先验分布。

Beta 分布是由两个形状参数定义的连续分布。根据这两个参数的值,该分布可获得不同的形状。

两个形状都等于 1

当两个形状都等于 1 时,Beta 分布将是均匀分布。

两个形状都小于 1

当两个形状都小于 1 时,分布将是 U 形。

两个形状相同并且都大于 1

当两个形状相同并且都大于 1 时,分布是对称分布。

第一个形状大于第二个形状

当第一个形状大于第二个形状时,分布向左偏斜。

第一个形状小于第二个形状

当第一个形状小于第二个形状时,分布向右偏斜。

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