连续随机变量（continuous random variable）

• author: zhouyongsdzh@foxmail.com
• date: 2015-06-29 22:34:13
• weibo: @周永_52ML

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目录

• 均匀分布
• 高斯分布
• Gamma分布
• Erlang分布
• 指数分布
• Beta分布
• Dirichlet分布
• other
  
  

说明

可以取连续值的随机变量称为连续随机变量（continuous random variable）。

由于是取连续值，那么在任意区间都可以有无穷多个结果。比如高度，可以有1米、2米，也可以在两者之间：1.1米、1.11米，1.688米等无穷多个结果。如此，每个结果取值的可能性都是无穷小。

因此，连续随机变量区别于离散随机变量重要一点：在连续随机变量中，讨论的是时间在_某个区间_内发生的概率，即$P(a < X < b)$，而不是具体某一取值的概率$P(X)$。因为在这种情况下，分到各个结果的概率都无限趋于0。显然，无法用离散随机变量中的概率质量函数来描述随机变量的分布。

针对连续随机变量的分布，我们可用以下指标来描述具体的分布：

• 累积分布函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF）

  累积分布函数本身表示随机变量在一个区间上的概率，所以可直接用于连续随机变量。即：

$$F(x)=P(X \leq x),\quad -\infty < x < \infty$$

• 概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）

  根据无穷小的概念，可以得到概率密度函数。在随机变量$X＝x$的附近去一个无穷小段，该小段的区间长度为$dx$，这无穷小段对应的概率为$dF$，那么该点的概率密度为$dF/dx$。

  因此，概率密度函数可以代替累积分布函数，表示一个连续随机变量的概率分布。

  $$f(x)=\frac {dF(x)}{dx}$$

  $$F(x)=\int_{-\infty}^{x}f(t)dt$$

  CDF与PDF之间的关系：PDF是CDF的微分，CDF是PDF在区间$[-\infty, x]$上的积分。

• 均值（Expectation，又称均值Mean）

• 方差（Variance）

这里的连续随机变量主要包括：均匀概率分布、高斯分布、Gamma分布等.

均匀分布（Uniform Distribution）

假设有一个随机数生成器，产生$[a, b]$之间的实数$X)$（$a<b$），每个实数值出现的概率相等，这样的分布被称为均匀分布。那么，随机变量$X$服从区间$[a,b]$上的均匀分布，记作$X \sim U(a,b)$。该类型的随机变量称作均匀随机变量。

随机变量$X$的密度函数用图可表示为一个长方形，长方形的高是$1\,/\,(b-a)$，以保证长方形的面积等于1.

• 均匀随机变量X的概率密度函数（PDF）为：

$$f(x)= \begin{cases} \displaystyle\frac {1}{b-a}, & a \leq x \leq b \\\ \quad0, & others \end{cases}$$

• 均匀随机变量X的累积分布函数（CDF）本身就表示随机变量在$[-\infty, x]$区间上的概率，是概率密度函数在$[-\infty, x]$区间上的积分，公式如下：

$$F(x)=P(X \leq x)=\int_{-\infty}^{x}f(t)dt= \begin{cases} \quad0, & -\infty < x < a \\\ \displaystyle\frac {x-a}{b-a}, & a \leq x \leq b \\\ \quad1, & b < x < \infty \end{cases}$$

• 均匀随机变量X的期望：

$$E(X)=\frac {a+b}{2}$$

• 均匀随机变量X的方差：

$$D(X)=E(X^2)-E^2(X)=\frac {(b-a)^2}{12}$$

注：在概率统计学中，几乎所以重要的概率分布都可以从均匀分布$Uniform(0,1)$中生成，尤其是在做统计模拟试验中，所有统计分布的随机样本都是通过均匀分布产生的。

高斯分布（Gaussian Distribution）

• 概率密度函数

$$f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2 \sigma^2} \right)$$

Gamma分布（伽马分布，又称$\Gamma$型概率分布）

在认识Gamma分布之前，我们先熟悉一下Gamma函数，在@52nlp的神奇的Gamma函数一文和百度百科－Gamma函数中，讲的非常清楚。这里仅列出背景、核心公式和说明。

Gamma函数

• 历史由来

1728年，哥德巴赫（Goldbach C. 德国数学家，1690-1764）在考虑数列插值的问题，通俗的说就是把数列的通项公式定义从整数集合延伸至实数集合，例如数列1,4,9,16…..可以用通项公式$n^2$自然的表达，即便$n$为实数的时候，这个通项公式也可以良好定义。

直观地说，就是可以找到一条平滑的曲线$f(x)=x^2$通过所有的整数点$[x, x^2]$，从而可以把定义在整数集上的公式延伸至实数集合。一天哥德巴赫开始处理阶乘序列$1,2,6,24,120,720,\cdots$，我们可以计算$2!,3!$,是否可以计算$2.5!$呢？

遗憾的是，哥德巴赫当时无法解决阶乘的计算从整数集合延伸至实数集合上的问题，于是写信请教尼古拉斯.伯努利和其弟丹尼尔.伯努利，由于欧拉当时与丹尼尔.伯努利在一起，因此也得知了该问题。而欧拉与1729年完美的解决了这个问题，由此导致Gamma函数的诞生，当时的欧拉只有22岁。

• Gamma函数发现之旅

最早发现$n!$差值计算的是丹尼尔.伯努利。他发现：如果$m,n$都是正整数，且$m\to\infty$，有下述公式成立：

$$\frac {1 \cdot 2 \cdot 3 \cdots m} {(1+n)(2+n) \cdots (m-1+n)} \left(m+ \frac{n}{2}\right)^{n-1} \to n!$$

用此无穷乘积的方式可以把$n!$定义延伸至实数集合。如$n=2.5,m$足够大时，上式基本可近似计算出$2.5!$的值。

欧拉偶然地发现$n!$可用如下无穷乘积表达：

$$\left[\left(\frac{2}{1}\right)^n \frac{1}{n+1}\right] \left[\left(\frac{3}{2}\right)^n \frac{2}{n+2}\right] \left[\left(\frac{4}{3}\right)^n \frac{3}{n+3}\right] \cdots = n!$$

于是他用一些简单的例子做一些计算，寻找其规律。当$n=1/2$时，整理上式可得：

$$\left(\frac{1}{2}\right)!=\sqrt{\frac{2\cdot4}{3\cdot3} \cdot \frac{4\cdot6}{5\cdot5} \cdot \frac{6\cdot8}{7\cdot7} \cdot \frac{8\cdot10}{9\cdot9} \cdots}$$

此式恰好与著名的Wallis公式有关。

注：$\lim\limits_{k\to\infty} \left(\frac{2^{2k}(k!)^2}{2k!}\right)^2 \frac{1}{2k+1} = \frac{\pi}{2} \qquad（Wallis公式）$

Wallis公式是关于圆周率的无穷乘积的公式，Wallis在1665年使用插值方法计算半圆曲线$y=\sqrt{x(1-x)}$下的面积（即直径为1的半圆面积）时，发现$\pi/4$等于下式：

$$\frac{2\cdot4}{3\cdot3} \cdot \frac{4\cdot6}{5\cdot5} \cdot \frac{6\cdot8}{7\cdot7} \cdot \frac{8\cdot10}{9\cdot9} \cdots = \frac{\pi}{4}$$

于是欧拉根据Wallis公式得到如下的结果：

$$\left(\frac{1}{2}\right)! = \frac{\sqrt{\pi}}{2}$$

欧拉发现$(\frac{1}{2})!$中含有$\pi$，而$\pi$与圆相关的积分有关系。欧拉猜测$n!$一定可以用积分形式表示。

Wallis时代微积分还没问世，当时是使用插值方式做推导计算的，但Wallis公式的推导过程基本上是在处理积分$\int_{0}^{1} x^\frac{1}{2} (1-x)^\frac{1}{2} dx$。受Wallis启发，欧拉开始考虑如下一般形式的积分：

$$J(e,n)=\int_{0}^{1} x^e(1-x)^n dx$$

这里，$n$为正整数，$e$为正实数。利用分部积分法，可得：

$$J(e,n)=\frac{n}{e+1}J(e+1, n-1)$$

重复迭代上式，可得：

$$J(e,n) = \frac {1\cdot2\cdot3\cdots n}{(e+1)(e+2)\cdots (e+n+1)}$$

于是欧拉得到如下重要的式子：

$$n!=(e+1)(e+2)\cdots (e+n+1) \int_{0}^{1} x^e(1-x)^n dx$$

接下来，欧拉使用一些计算技巧，即取$e=f/g$ 且 $f\to1, g\to0$，然后对上式右边计算极限，得到如下简洁的结果：

$$n! = \int_{0}^{1}(-\log{t})^n dt$$

到此，欧拉成功地把$n!$表达为了积分形式！令$t=e^{-u}$，可得常见的Gamma函数形式：

$$n! = \int_{0}^{\infty} u^n e^{-u} du$$

注意，此时的$n$仍然为正整数，利用上式把阶乘延伸至实数集上，就得到Gamma函数的一般形式：

$$\Gamma(x)=\int_{0}^{1} (-\log t)^{x-1}dt = \int_{0}^{\infty} t^{x-1} e^{-t} dt$$

.

• 为什么$\Gamma(n)=(n-1)!$，而不是$\Gamma(n)=n!$

（未完继续…）

• 数学家的成就

  • 哥德巴赫

    哥德巴赫 于1690年3月18日出生于德国（当时是普鲁士）哥尼斯堡的一个富裕家庭。早年在英国牛津大学学习法学。由于喜欢到处旅游，在欧洲各国访问期间结交了伯努利家族，由此对数学产生兴趣。后来又结交了像欧拉等很多著名数学家，并与他们通信交流问题。他在数学上的研究以数论为主。

    1. 1728年，提出了实数集上的数列差值问题，该问题在1929年由欧拉解决，并诞生了著名的Gamma函数。

    2. 1742年6月7日，在与好友欧拉的一封信中陈述了著名的哥德巴赫猜想：任一大于2的偶数都可以写成两个质数之和。

  • 伯努利

  • 欧拉

    莱昂哈德·欧拉（Leonhard Euler ，1707年4月15日～1783年9月18日），瑞士数学家、自然科学家。1707年出生于瑞士－巴塞尔的牧师家庭，15岁从巴塞尔大学毕业，翌年获得硕士学位。

    欧拉是18世纪数学界最杰出的人物之一，不仅在数学界做出伟大贡献，而且把数学应用到了几乎整个物理领域。简述其成就：

    1. _微分方程_: 18世纪中叶，欧拉与其它数学家在解决物理问题过程中，创立了微分方程学科。偏微分方程的纯数学研究的第一篇论文是欧拉写的《方程的积分法研究》。此外，还提出了函数用三角级数表示的方法和解微分方程的级数法等。

    2. _微分几何学_：引入了空间曲线的参数方程，给出了空间曲线曲率半径的解析表达式；1766年出版了《关于曲面上曲线的研究》，建立了曲面理论，是微分几何发展史上的里程碑。

    3. _分析学_：1729年引入了Gamma函数和Beta函数，证明了椭圆积分的加法定理，最早引入了二重积分。

    4. _数论_：欧拉的一系列成果奠定了该数学分支。

    后人这样评价欧拉：

    著名数学家拉普拉斯（Laplace）说：“读读欧拉，他是所有人的老师”。

    数学史上公认的4名最伟大的数学家分别是：阿基米德、牛顿、欧拉和高斯。阿基米德有“翘起地球”的豪言壮语，牛顿因为苹果闻名世界，高斯少年时就显露出计算天赋，唯独欧拉没有戏剧性的故事让人印象深刻。

Gamma分布

• 概率密度函数:
  $$f(x)= \begin{cases} \displaystyle\frac {x^{\alpha-1} e^{x/\beta}} {\beta^\alpha \Gamma(\alpha)}, & 0 \leq x \leq \infty; \alpha > 0; \beta > 0 \\\ \;\;\quad 0, & others \end{cases}$$

• 概率密度函数

Beta分布（贝塔分布）

在@rickjin的《LDA-math》系列中详细地解释了Beta和Dirichlet分布的由来和推导过程，堪称经典。拜读后，受益颇深。原文见下面链接：

• LDA-math-认识Beta/Dirichlet分布(1)
  
• LDA-math-认识Beta/Dirichlet分布(2)
  
• LDA-math-认识Beta/Dirichlet分布(3)
  

@rickjin在文中从一个魔鬼的游戏开始引入。魔鬼撒旦抓走一人，撒旦说：“你们人类很聪明，而我是很仁慈的，和你玩一个游戏，赢了就可以走，否则把灵魂出卖给我。”

游戏规则：

我有一个魔盒，上面有一个按钮，你每按一下按钮，就均匀的输出一个[0,1]之间的随机数，我现在按10下，我手上有10个数，你猜第7大的数是什么，偏离不超过0.01就算对。

数学抽象与推导

上述游戏实际在说随机变量$X_1, X_2, \cdots, X_{10} \sim U(0,1)$, 把这$n$个随机变量排序后得到顺序统计量$X_{(1)}, X_{(2)}, \cdots, X_{(10)}$，然后问$X_{(k)}$的分布是什么？

因为如果知道随机变量$X_{(k)}$分布的概率密度，用概率密度的极值点作为猜测值是最好的策略。

对于上述游戏而言，$n=10,k=7$，$X_{(k)}$的分布如何计算？@rickjin在文中列举了通过尝试计算$X_{(k)}$落在区间$[x,x+\Delta x]$的概率，也就是求如下概率值

$$P(x \leq X_{(k)} \leq x + \Delta x) = \;?$$

如果把[0,1]区间分为三个子区间，即$[0,x)、[x,x+\Delta x]和(x+\Delta x,1]$。考虑简单的情形，假设$n$个数中只有一个落在了区间$[x,x+\Delta x]$内，这个区间内的数$X_{(k)}$是第$k$大的，则区间$[0,x)$中应该有$k-1$个数，区间$(x+\Delta x,1]$中应该有$n-k$个数。那么，符合上述要求的事件$E$可表示为：

$$\begin{align*} E = \\{ & X_1 \in [x, x+\Delta x], \\\ & X_i \in [0,x)\quad (i=2,\cdots,k), \\\ & X_j \in (x+\Delta x,1] \quad (j=k+1,\cdots,n) \\} \end{align*}$$

注：

1. 符号*在markdown中有特殊含义，若要当作latex环境中的语法用，需要转义，即\ *.
2. 在Mathjax下，$$E = \{x, y\}$$无法正常输出{}, 因为Latex要想输出{}，需要使用\{, \}。而\在markdown中要想正常表法其自身意义也需要再次转义，代码为: $$E = \\{x,y\\}$$。

$$E = \\{ x,y\\}$$

那么事件$E$发生的概率，有：

$$\begin{align*} P(E) & = \prod_{i=1}^nP(X_i) \\\ & = x^{k-1}(1-x-\Delta x)^{n-k}\Delta x \\\ & = x^{k-1}(1-x)^{n-k}\Delta x + o(\Delta x) \end{align*}$$

$o(\Delta x)$表示$\Delta x$的高阶无穷小。显然，由于不同的排列组合，即$n$个数中有一个落在$[x, x+ \Delta x]$区间的有$n$中取法，余下$n-1$个数中有$k-1$个落在$[0, x)$区间有$\binom{n-1}{k-1}$种组合，所以与事件E等概率的事件一共有$n \binom{n-1}{k-1}$个（当只有1个数落在$[x, x+ \Delta x]$时）。

继续考虑复杂一些的情形，假设$n$个数中两个数落在了区间$[x, x+ \Delta x]$，此时事件$E^{‘}$可表示为：

$$\begin{align*} E’ = \\{ & X_1,X_2\in [x, x+\Delta x], \\\ & X_i \in [0,x) \quad (i=3,\cdots,k), \\\ & X_j \in (x+\Delta x,1] \quad (j=k+1,\cdots,n) \\} \end{align*}$$

此时，事件$E^{‘}$发生的概率为：

$$P(E^{‘}) = x^{k-2}(1-x-\Delta x)^{n-k}(\Delta x)^2 = o(\Delta x)$$

很容易看出，只要落在$[x, x+ \Delta x]$内的数字大于1个，则对应事件的概率就是$\Delta x$。于是随机变量$X_{(k)}$落在$[x, x+ \Delta x]$区间的概率：

$$\begin{align*} & P( x \le X_{(k)} \le x+\Delta x) \\\ & = n\binom{n-1}{k-1}P(E) + o(\Delta x) \\\ & = n\binom{n-1}{k-1}x^{k-1}(1-x)^{n-k}\Delta x + o(\Delta x) \end{align*}$$

进一步可得$X_{(k)}$的概率密度函数为

$$\begin{align*} f(x) & = \lim_{\Delta x \to 0} \frac {P(x \leq X_{(x)} \leq x + \Delta x)}{\Delta x} \\\ & = n \binom{n-1}{k-1}x^{k-1}(1-x)^{n-k}\\\ & = \frac {n!}{(k-1)! (n-k)!}x^{k-1} (1-x)^{n-k} \quad x \in [0,1] \end{align*}$$

根据神奇的Gamma函数、Beta函数系列可知，利用Gamma函数，可以把上述$f(x)$表示为

$$f(x) = \frac {\Gamma(n+1)}{\Gamma(k) \Gamma(n-k+1)} x^{k-1} (1-x)^{n-k}$$

$\Gamma$函数起源于人们希望把数学计算从整数集合拓展至实数集合。这里另$\alpha=k, \beta=n-k+1$，于是可以得到

$$Beta(x|\alpha,\beta)=f(x)=\frac {\Gamma(\alpha+\beta)}{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)} x^{\alpha-1}(1-x)^{\beta-1}$$

上式即为一般意义上的Beta分布！

$\beta$型概率分布

• $\beta$型随机变量$X$的概率密度函数：

$$f(x)= \begin{cases} \displaystyle\frac {\Gamma(\alpha+\beta)}{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)} x^{\alpha-1}(1-x)^{\beta-1}, & 0 \leq x \leq 1;\;\alpha > 0, \beta > 0 \\\ 0, & others \end{cases} \quad (**)$$

关于Beta函数详细推导

$$\begin{align*} f(x;\alpha,\beta) & = \frac{x^{\alpha-1}(1-x)^{\beta-1}}{\int_{0}^{1}t^{\alpha-1}(1-t)^{\beta-1}dt} \\\ & = \frac{x^{\alpha-1}(1-x)^{\beta-1}}{Beta(\alpha,\beta)} \end{align*}$$

其中，

$$Beta(\alpha,\beta)= \int_{0}^{1}t^{\alpha-1}(1-t)^{\beta-1}dt= \frac{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)}{\Gamma(\alpha+\beta)}$$

• $\beta$型随机变量的期望与方差分别是：

$$\mu=\frac{\alpha}{\alpha+\beta} \;\qquad\qquad\qquad (期望)$$

$$\sigma^2=\frac{\alpha\beta}{(\alpha+\beta)^2(\alpha+\beta+1)} \quad (方差)$$

关于Gamma函数

$$\Gamma(\alpha)=\int_{0}^{\infty}t^{\alpha-1}e^{-t}dt$$

且当$\alpha$是正整数时，$\Gamma(\alpha)=(\alpha-1)!$

• $\beta$型分布的期望公式详细推导

如果$p \sim Beta(t|\alpha,\beta)$，那么$p$的期望表示如下：

$$\begin{align*} E(p) & =\int_{0}^{1} t \ast Beta(t|\alpha,\beta)\;dt \\\ & = \int_{0}^{1} t \ast \frac{\Gamma(\alpha+\beta)}{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)}t^{\alpha-1}(1-t)^{\beta-1}\;dt \\\ & =\frac{\Gamma(\alpha+\beta)}{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)}\int_{0}^{1}t^{\alpha}(1-t)^{\beta-1}\;dt \end{align*}$$

上式右边的积分$\int_{0}^{1}t^{\alpha}(1-t)^{\beta-1}\;dt$恰好对应到概率分布$Beta(t|\alpha+1,\beta)$。对于此分布，根据Beta函数在$[0,1]$之间的累积分布函数等于1，可得:

$$\int_{0}^{1} \frac{\Gamma(\alpha+\beta+1)}{\Gamma(\alpha+1)\Gamma(\beta)} t^\alpha (1-t)^{\beta-1}\;dt=1$$

把上式带入$E(p)$计算式，得到

$$\begin{align*} E(p) & = \frac{\Gamma(\alpha+\beta)}{\Gamma(\alpha)\Gamma(\beta)} \cdot \frac{\Gamma(\alpha+1)\Gamma(\beta)}{\Gamma(\alpha+\beta+1)} \\\ & = \frac{\Gamma(\alpha+\beta)}{\Gamma(\alpha+\beta+1)}\frac{\Gamma(\alpha+1)}{\Gamma(\alpha)} \notag \\\ & = \frac{\alpha}{\alpha+\beta} \end{align*}$$

这说明，对于Beta分布的随机变量，其均值可以用$\frac{\alpha}{\alpha+\beta}$来估计。

• $\beta$型概率分布曲线

_(此处暂略~)_

回到魔鬼的游戏中，$n=10, k=7$时，按照密度分布的峰值去猜测是最好的策略。

$$f(x)=\frac{10!}{(6)!(3)!} x^6 (1-x)^3 \quad x \in [0,1]$$

即便按照密度函数分布的峰值作为猜测结果，第一次猜中的概率也不高。

游戏继续$\cdots$

很遗憾，根据上述最好的策略算出来的值竟然有偏差，没猜中，魔鬼微笑着说：“我再仁慈一点，再给你一个机会，你按5下这个机器，你就得到了5个$[0,1]$之间的随机数，然后我可以告诉你这5个数中的每一个，和我的第7个数相比，谁大谁小，然后你继续猜我手头上的第7大的数是多少。” 这时候该如何猜测呢？

Beta-Binomial共轭

魔鬼的两个问题，数学抽象一下，就是：

• $X_1,X_2, \cdots, X_n \in Uniform(0,1)$，对应的顺序统计量为$X_{(1)},X_{(2)}, \cdots, X_{(n)}$，我们要猜测$p=X_{(k)}$；（第1个问题）
• $Y_1,Y_2, \cdots, Y_m \in Uniform(0,1)$，$Y_i$中有$m_1$个比$p$小，$m_2$个比$p$大；（第2个问题）

最后的问题：$P(p|Y_1,Y_2, \cdots, Y_m)$的分布是什么？

问题分析

由于$p=X_(k)$在$X_1,X_2, \cdots, X_n$中是第$k$大的，利用$Y_i$的信息，可以很容易的推理得到$p=X_{(k)}$在$X_1,X_2, \cdots, X_n,$ $Y_1, Y_2, \cdots, Y_m \in Uniform(0,1)$这$(m+n)$个独立随机变量中是第$k+m_1$大的。那么按照Beta分布（贝塔分布）小节的推理，此时$p=X_{(k)}$的概率密度函数是$Beta(p|\,k+m_1, n-k+1+m_2)$。

根据贝叶斯推理的逻辑，整理上述过程如下：

• $p=X_{(k)}$是我们需要猜测的参数，并且推导出$p$的分布为$f(p)=Beta(p|k,n-k+1)$，称为$p$的先验分布；
• 数据$Y_i$中有$m_1$个比$p$小，$m_2$个比$p$大，$Y_i$相当于做了$m$次贝努利试验，所以$m_1$服从二项分布$B(m,p)$；
• 在给定了来自数据提供的$(m_1, m_2)$的知识后，$p$的后验分布变为:

$$f(p|\,m_1,m_2)=Beta(p|\,k+m_1, n-k+1+m_2)$$

关于贝叶斯参数估计的基本过程：

$$先验分布 ＋ 数据知识 ＝ 后验分布$$

在这里，贝叶斯分析过程的简单直观的表述就是：

$$Beta(p|\,k, n-k+1) + Count(m_1, m_2) = Beta(p|\,k+m_1,n-k+1+m_2)$$

其中$m_1,m_2$对应的是二项分布$B(m_1+m_2, p)$的计数。更为一般地数学表述：对于非负实数$\alpha,\beta$，存在如下关系

$$Beta(p|\,\alpha, \beta) + Count(m_1, m_2) = Beta(p|\,\alpha+m_1, \beta+m_2) \quad (**)$$

该式描述的就是Beta-Binomial共轭。

关于Beta-Binomial共轭

数据符合二项分布的时候，参数的先验分布和后验分布都能保持Beta分布的形式，这种形式不变的好处是：我们能够在先验分布中赋予参数很明确的物理意义，这个物理意义可以延续至后验分布中进行解释，同时从先验变换到后验的过程中从数据中补充的知识也容易给出物理上的解释。

推导过程中可以看到，$Beta$分布中的参数$\alpha,\beta$都可以理解为物理计数，这两个参数经常被称为伪计数（pseudo-count）。$Beta(p|\,\alpha, \beta)$可以写成如下表达式：

$$Beta(p|\,1,1) + Count(\alpha-1, \beta-1) = Beta(p|\,\alpha,\beta)$$

其中的$Beta(p|\,1,1)$恰好就是均匀分布$Uniform(0,1)$。

关于Beta分布与均匀分布的关系：

$$Beta(p|\,\alpha=1,\beta=1)= Uniform(a=0,b=1)$$

对于$(**)$共轭公式，其实可纯粹从贝叶斯的角度来进行推导。理解过程：

• 假设有一个不均匀的硬币抛出正面的概率为$p$，抛$m$次后出现正面和反面的次数分别是$m_1,m_2$，那么按照传统的频率学派观点，$p$的估计值应该是$\hat p = \frac{m_1}{m}$。
  
• 而从贝叶斯学派的观点来看，开始对硬币不均匀性一无所知，所以应该假设$p\ \in Uniform(0,1)$，于是二项分布的计数$m_1,m_2$之后，按照贝叶斯公式计算$p$的后验分布：

$$\begin{align*} P(p|\,m_1,m_2) = & \frac {P(p) \cdot P(m_1,m_2\,|p)}{P(m_1,m_2)} \\\ = & \frac {1 \cdot P(m_1,m_2 |p)}{\int_{0}^{1} P(m_1,m_2|t)dt} \\\ = & \frac {\binom{m}{m_1}p^{m_1}(1-p)^{m_2}}{\int_{0}^{1} \binom{m}{m_1}t^{m_1}(1-t)^{m_2}dt} \\\ = & \frac {p^{m_1}(1-p)^{m_2}}{\int_{0}^{1}t^{m_1}(1-t)^{m_2}dt} \end{align*}$$

得到的后验分布正好是$Beta(p|\;m_1 + 1, m_2 + 1)$。_这里真心没看太懂 …_

回到魔鬼的游戏，如果按出的5个随机数字中，魔鬼告诉你有2个（即$m_1=2$）小于他手中第7大的数，那么应该按照如下概率分布的峰值做猜测是最好的($\alpha+2=9,\beta+3=7$)：

$$Beta(x|9,7)=\frac{15!}{(8)!(6)!}x^8(1-x)^6 \quad x \in [0,1]$$

很幸运，这次猜中了，但是魔鬼开始耍赖，游戏不得不继续 $\cdots$

游戏3新规则：

魔说道：“这个游戏对你来说太简单了，我要加大点难度，我们重新来一次，我按20下生成20个随机数，你要同时给我猜第7大和第13大的数是什么？”

这时候又该如何猜测呢？

Dirichlet分布（狄利克雷分布）

对于魔鬼变本加厉的新的游戏规则，数学抽象如下：

• $X_1,X_2, \cdots, X_n \sim Uniform(0,1)$,
• 排序后对应的顺序统计量为$X_{(1)},X_{(2)}, \cdots, X_{(n)}$,
• 问: $(X_{(k_1)},X_{(k_1 + k_2)})$的联合分布是什么？

游戏3完全类似游戏1的推导过程，可进行如下的概率计算：

注：为了公式的简洁性，这里取$x_3=1-x_1-x_2$,但只有$x_1,x_2$是变量。说明符号：

1. n: 总的样本数
   
2. $X_{(k_1)}$和$X_{(k_1 + k_2)}$将n分割为3段，长度分别为$k_1, k_2和k_3$，即
   

$$分段结果： \begin{cases} [X_{(1)}, X_{(k-1)}], & 有(k_1-1)个取值，统一记为x_1 \\\ [X_{(k_1+1)}, X_{(k_1+k_2)}], & 有(k_2-1)个取值，统一记为x_2 \\\ [X_{(k_1+k_2+1)}, X_{(n)}] & 有(n-k_1-k_2)个取值，统一记为x_3 \end{cases}$$

完全类似于游戏1的推导过程，$X_{(k_1)},X_{(k_1+k_2)}$的联合概率计算如下：

$$\begin{align*} & P\Bigl(X_{(k_1)} \in (x_1, x_1+\Delta x), X_{(k_1+k_2)} \in (x_2, x_2+\Delta x)\Bigr) \\\ & \quad = n(n-1)\binom{n-2}{k_1-1,k_2-1}x_1^{k_1-1}x_2^{k_2-1}x_3^{n-k_1-k_2}(\Delta x)^2 \\\ & \quad = \frac{n!}{(k_1-1)!(k_2-1)!(n-k_1-k_2)!}x_1^{k_1-1}x_2^{k_2-1}x_3^{n-k_1-k_2}(\Delta x)^2 \end{align*}$$

式中的$n(n-1)\binom{n-2}{k_1-1,k_2-1}$是一个排列组合问题，比较容易理解。

于是得到$X_{(k_1)},X_{(k_1+k_2)}$的联合分布是：

$$\begin{align*} f(x_1,x_2,x_3) & =\frac{n!}{(k_1-)!(k_2-1)!(n-k_1-k_2)!}x_1^{k_1-1}x_2^{k_2-1}x_3^{n-k_1-k_2} \\\ & = \frac{\Gamma(n+1)}{\Gamma(k_1)\Gamma(k_2)\Gamma(n-k_1-k_2+1)}x_1^{k_1-1}x_2^{k_2-1}x_3^{n-k_1-k_2} \end{align*} \quad (**)$$

而公式$(**)$则是3维形式的Dirichlet分布，即$Dir(x_1,x_2,x_3\;|\;k_1,k_2,n-k_1-k_2+1)$。这里令$\alpha_1=k_1,\alpha_2=k_2,\alpha_3=n-k_1-k_2+1$，于是分布密度函数可以写为：

$$f(x_1, x_2, x_3) = \frac{\Gamma(\alpha_1+\alpha_2+\alpha_3)}{\Gamma(\alpha_1)\Gamma(\alpha_2)\Gamma(\alpha_3)}x_1^{\alpha_1-1}x_2^{\alpha_2-1}x_3^{\alpha_3-1} \qquad (0)$$

公式$(0)$即为一般形式的3维Dirichlet分布。即使$\vec{\alpha}=(\alpha_1,\alpha_2,\alpha_3)$延伸至非负实数集合，上述概率分布也是成立的。

在游戏3的基础上还可以往更高的维度上推，譬如$X_{(1)},X_{(2)},\cdots,X_{(n)}$中的4、5、…等更多个数，可以得到更高维度的Dirichlet分布和Dirichlet-Multinomial共轭。

• Dirichlet分布

如果$\vec{p} \sim Dir(\vec{t}|\vec{\alpha})$,那么随机变量$\vec{p}$的概率密度函数为

$$\begin{equation} \displaystyle Dir(\overrightarrow{p}|\overrightarrow{\alpha}) = \displaystyle \frac{\Gamma(\sum_{k=1}^{K} \alpha_k)} {\prod_{k=1}^K \Gamma(\alpha_k)} \prod_{k=1}^{K} p_k^{\alpha_k -1} \end{equation} \qquad (1)$$

对于给定的$\overrightarrow{p}$和$N$，多项式分布定义为：

$$Multi(\overrightarrow{n}|\overrightarrow{p},N)= \binom{N}{\overrightarrow{n}} \prod_{k=1}^K p_k^{n_k} \qquad (2)$$

而$Multi(\overrightarrow{n}|\overrightarrow{p},N)$和$Dir((\overrightarrow{p}|\overrightarrow{\alpha})$这两个分布是共轭关系。

• Dirichlet分布均值

$$E(\vec{p}) = \Bigl(\frac{\alpha_1}{\sum_{i=1}^{K}\alpha_i},\frac{\alpha_2}{\sum_{i=1}^{K}\alpha_i}, \cdots, \frac{\alpha_K}{\sum_{i=1}^{K}\alpha_i}\Bigr)$$

关于Dirichlet分布与Beta分布：

Dirichlet分布是Beta分布在高维度上的推广。当Dirichlet分布维度趋向无限时，便成为Dirichlet过程。

Dirichlet-Multinomial共轭

类似于魔鬼的游戏2，调整一下游戏3，可得游戏4的规则如下：

游戏4:

从魔盒中生成m个随机数$Y_1,Y_2, \cdots, Y_m \sim Uniform(0,1)$，魔鬼告诉我们$Y_i$和$X_{(k_1)},X_{(k_1+k_2)}$相比谁大谁小，然后再次猜测第7大和第13大的数是多少？

同样，对游戏4进行数学抽象，表示如下：

• $X_1,X_2, \cdots, X_n \sim Uniform(0,1)$，排序后对应的顺序统计量为$X_{(1)},X_{(2)},\cdots,X_{(n)}$；
• 令$p_1=X_{(k_1)},p_2=X_{(k_1+k_2)},p_3=1-p_1-p_2(p_3是为了简洁的数学表达)$，我们要猜测$\vec{p}=(p_1,p_2,p_3)$；
• $Y_1,Y_2, \cdots, Y_m \sim Uniform(0,1)$,$Y_i$中落到$[0,p_1), [p_1,p_2),[p_2,1]$三个区间的个数分别是$m_1,m_2,m_3$,其中$m=m_1+m_2+m_3$；
• 问后验分布$P(\vec{p}|Y_1,Y_2, \cdots, Y_m)$的分布是什么？

为了计算方便，记：

$$\vec{m}=(m_1, m_2, m_3), \quad \vec{k}=(k_1,k_2,n-k_1-k_2+1)$$

从游戏中的信息可以得知：$p_1,p_2$在$X_1,X_2, \cdots, X_n,Y_1,Y_2, \cdots, Y_m \sim Uniform(0,1)$这$m+n$个数中分别成为了第$k_1+m_1, k_2+m_2$大的数，于是后验分布$P(\vec{p}|Y_1,Y_2,\cdots, Y_m)$应该是$Dir(\vec{p}|k_1+m_1,k_2+m_2, n-k_1-k_2+1+m_3)$，即$Dir(\vec{p}|\vec{k}+\vec{m})$。按照贝叶斯推理的逻辑，同样可以把上述过程整理如下：

• 首先，根据游戏3需要猜测参数$\vec{p}=(p_1,p_2,p_3)$，其先验分布为$Dir(\vec{p}|\vec{k})$；
• 其次，数据$Y_i$落到$[0,p_1),[p_1,p_2),[p_2,1]$三个区间的个数分别为$m_1,m_2,m_3$，所以$\vec{m}=(m_1, m_2, m_3)$服从多项式分布$Multi(\vec{m}|\vec{p})$（理解这一点很重要）；
• 在给定了来自数据提供的知识$\vec{m}$后，$\vec{p}$的后验分布变为$Dir(\vec{p}|\vec{k}+\vec{m})$。

以上贝叶斯分析过程的最简单直接的表述：

$$Dir(\overrightarrow{p}|\overrightarrow{k})+Multi(\vec{m})=Dir(\vec{p}|\vec{k}+\vec{m})$$

令$\overrightarrow{\alpha}=\vec{k}$，把$\vec{\alpha}$从整数集合延拓至实数集合，可以证明如下关系仍然成立：

$$Dir(\vec{p}|\vec{\alpha})+Multi(\vec{m})=Dir(\vec{p}|\vec{\alpha}+\vec{m}) \quad (11)$$

公式$(11)$描述就是Dirichlet-Multinomial共轭。同时，我们可以把Dirichlet分布中的$\alpha$都可以理解为物理计数。那么，类似于Beta分布，$Dir(\vec{p}|\vec{\alpha})$可做如下分解：

$$Dir(\vec{p}|\vec{1})+Multi(\vec{m}-\vec{1}) = Dir(\vec{p}|\vec{\alpha})$$

这里$\vec{1}=(1,1,\cdots,1)$,上式同样可以类似的用纯粹贝叶斯的观点推导和解释。

数学

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表格(改日修改语法)

$$\begin{array}{c|lcr} n & \text{Left} & \text{Center} & \text{Right} \\ \hline 1 & 0.24 & 1 & 125 \\ 2 & -1 & 189 & -8 \\ 3 & -20 & 2000 & 1+10i \\ \end{array}$$

$$f(x)= \begin{cases} n/2, & \text{if \(n\) is even} \\ 3n+1, & \text{if \(n\) is odd} \end{cases}$$

f(x)=
$$\begin{cases} n/2, & \text{if \(n\) is even} \\\ 3n+1, & \text{if \(n\) is odd} \end{cases}$$