(转)Gamma分布,Beta分布,Multinomial多项式分布,Dirichlet狄利克雷分布

1. Gamma函数

首先我们可以看一下Gamma函数的定义:

Gamma的重要性质包括下面几条: 

1. 递推公式:

2. 对于正整数n, 有

因此可以说Gamma函数是阶乘的推广。

3. 

4. 

关于递推公式,可以用分部积分完成证明:

2. Beta函数

B函数,又称为Beta函数或者第一类欧拉积分,是一个特殊的函数,定义如下:

B函数具有如下性质:

3. Beta分布

在介绍贝塔分布(Beta distribution)之前,需要先明确一下先验概率、后验概率、似然函数以及共轭分布的概念。

1. 通俗的讲,先验概率就是事情尚未发生前,我们对该事发生概率的估计。利用过去历史资料计算得到的先验概率,称为客观先验概率; 当历史资料无从取得或资料不完全时,凭人们的主观经验来判断而得到的先验概率,称为主观先验概率。例如抛一枚硬币头向上的概率为0.5,这就是主观先验概率。
2. 后验概率是指通过调查或其它方式获取新的附加信息,利用贝叶斯公式对先验概率进行修正,而后得到的概率。
3. 先验概率和后验概率的区别:先验概率不是根据有关自然状态的全部资料测定的,而只是利用现有的材料(主要是历史资料)计算的;后验概率使用了有关自然状态更加全面的资料,既有先验概率资料,也有补充资料。另外一种表述:先验概率是在缺乏某个事实的情况下描述一个变量;而后验概率(Probability of outcomes of an experiment after it has been performed and a certain event has occured.)是在考虑了一个事实之后的条件概率。
4. 共轭分布(conjugacy):后验概率分布函数与先验概率分布函数具有相同形式。

先验概率和后验概率的关系为:

Beta分布的概率密度函数为:

随机变量X服从参数为 α , β的Β分布通常写作:

Beta分布与Gamma分布的关系为:

在beta分布中,B函数是一个标准化函数,它只是为了使得这个分布的概率密度积分等于1才加上的。后面狄利克雷的B函数也是一样的目的。

用一句话来说,beta分布可以看作一个概率的概率分布,当你不知道一个东西的具体概率是多少时,它可以给出了所有概率出现的可能性大小。

所以说它是一个分布的分布,它的采样点是两个概率值,且和为1;狄利克雷分布的采样点则是若干个概率值,和为1。

Beta分布的期望与方差分别为:

4. Beta分布是二项分布的共轭先验

这个结论很重要,在实际中应用也相当广泛。
在这之前,我们先简单回顾一下伯努利分布与二项分布。
伯努利分布(Bernoulli distribution)有称为0-1分布,伯努利分布式基于伯努利实验(Bernoulli trial)而来。

伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验,即对于一个随机变量X来说:

伯努利实验本质上即为"YES OR NO"的问题。最常见的一个例子就是抛硬币。
如果进行一次伯努利实验,假设成功(X=1)的概率为p (0 <= p <= 1),失败(X=0)的概率为1−p,称随机变量X服从伯努利分布。

二项分布(Binomial distribution)是n重伯努利试验成功次数的离散概率分布。
如果试验E是一个n重伯努利试验,每次伯努利试验的成功概率为p,X代表成功的次数,则X的概率分布是二项分布,记为X~B(n,p),其概率质量函数为:

从上面的定义很明显可以看出,伯努利分布是二项分布在n=1时的特例。
二项分布使用最广泛的例子就是抛硬币了,假设硬币正面朝上的概率为p,重复扔n次硬币,k次为正面的概率即为一个二项分布概率。

在实验数据较少的情况下,如果我们直接用极大似然估计,二项分布的参数可能会出现过拟合的现象。比如,扔硬币三次都是正面,那么最大似然法预测以后的所有抛硬币结果都是正面。为了避免这种情况的发生,可以考虑引入先验概率分布p(μ)来控制参数μ,防止过拟合现象的发生。那么我们应该如何选择p(μ)?

前面我们提到,先验概率和后验概率的关系为:

二项分布的似然函数为:

如果选择的先验概率p(μ)也是μ与(1−μ)次方乘积的关系,那么后验概率的分布形式与先验将一样,这样先验概率与后验概率就是共轭分布了。

由第三部分,我们知道Beta分布的概率密度函数为:

正好满足我们上面的要求!所以说,Beta分布式二项式分布的共轭先验!

5. Multinomial多项式分布

将二项式分布推广到多项式分布(Multinomial Distribution),二项式分布式n次伯努利实验,规定了每次的实验结果只有两个。现在还是做n次实验,只不过每次实验的结果变成了m个,且m个结果发生的概率互斥且和为1,则发生其中一个结果X次的概率就是多项式分布。
扔骰子是典型的多项式分布。骰子有6个面对应6个不同的点数,这样单次每个点数朝上的概率都是1/6(对应p1~p6,它们的值不一定都是1/6,只要和为1且互斥即可,比如一个形状不规则的骰子),重复扔n次,如果问有k次都是点数6朝上的概率就是:

而多项式分布的一般概率质量函数为:

 将试验进行N次,记第i种可能发生的次数为mi,其中

简单推导一下概率质量函数的推导:
k种独立的取值可能,n次实验,每种可能的概率为p1, p2, ..., pk。
则第一种被选中m1次,第二种被选中m2次,第k种被选中mk次的概率为:

展开既可以得到上面的结果。

6. Dirichlet狄利克雷分布

前面我们讲到Beta分布式二项式分布的共轭先验,Dirichlet分布则是多项式分布的共轭先验。
Dirichlet(狄利克雷)同时可以看做是将Beta分布推广到多变量的情形。概率密度函数定义如下:

其中

为Dirichlet分布的参数。且有:

B(α)表示 Dirichlet分布的归一化常数:

类似于Beta函数有以下等式成立:

Dirichlet分布的期望为:

7. Dirichlet分布是Multinomial分布的共轭先验

多项式分布的似然函数为:

我们使用贝叶斯定理推断Dirichlet-MultCount共轭关系。对于参数为α的Dirichlet分布,可以用如下公式表示:

这里,表达式如下:

进行了多项式分布实验后,得到结果n后,后验分布为:

然后后验分布其实是一个新的狄利克雷分布:

参数n与α确定后,后验分布的期望为:

https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/82156281#commentBox

https://www.cnblogs.com/coshaho/p/9740168.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/85220507

原文地址:https://www.cnblogs.com/boceng/p/11748246.html