A distribuição beta é contínua. Geralmente é usada para representar a variabilidade em um intervalo fixo. Pode representar incerteza na probabilidade de ocorrência de um evento. Também é usada para descrever dados empíricos e prever o comportamento aleatório de porcentagens e frações e pode ser usada para representar a confiabilidade dos dispositivos de uma empresa.
Observação: | Os modelos que usam distribuições beta serão executado mais lentamente por causa do CDF inverso e de cálculos de parâmetro alternativo que ocorrem quando números aleatórios são tratados como parte de distribuições beta. |
Parâmetros
Condições
A distribuição beta é usada nessas condições:
A forma pode ser especificada com dois valores positivos, alfa e beta. Se os parâmetros forem iguais, a distribuição é simétrica. Se o parâmetro for 1 e o outro parâmetro for maior que 1, a distribuição está em formato J. Se alfa é menor que beta, a distribuição é considerada ser positivamente oblíqua (a maioria dos valores estão próximos ao valor mínimo). Se alfa é maior que beta, a distribuição é considerada ser negativamente oblíqua (a maioria dos valores estão próximos ao valor máximo). Como a distribuição beta é complexa, os métodos de determinação dos parâmetros da distribuição estão além do escopo deste manual. Para obter mais informações sobre a distribuição beta e as estatísticas Bayesian, consulte os textos na Bibliografia.