原创 | 一文读懂正态分布与贝塔分布

article/2025/10/15 16:42:52

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本文通过案例介绍了正态分布和贝塔分布的概念。

正态分布

正态分布，是一种非常常见的连续概率分布，其也叫做常态分布（normal distribution）,或者根据其前期的研究贡献者之一高斯的名字来称呼，高斯分布（Gaussian distribution）。正态分布是自然科学与行为科学中的定量现象的一个方便模型。

各种各样的心理学测试结果和物理现象的观测值，比如光子计数等都被发现近似地服从正态分布。甚至生活中很多现象的表征结果也符合正态分布的分布规律。尽管这些现象的根本原因经常是未知的，甚至被采样的样本的原始群体分布并不服从正态分布，但这个变量的采样分布均值仍会近似服从正态分布。

正态分布的概率密度函数呈左右对称的钟形，其具体表达式为：

因为正态分布是如此的常见而这个式子是如此的奇怪，我们打算重温高斯当年的推导过程，但部分细节不会那么严谨的证明，只是带领大家看看高斯当年的思路是如何的。

首先，高斯事先假定了如下条件，才得到了正态分布的连续密度函数。

即： 误差分布导出的极大似然估计 = 算术平均值

这里我们把全部过程用直白的语言复述一遍。

设某物理量真值为 , 而这里我们由于误差等原因，没办法测量得到真值，所以只能对进行一系列的观测，打算从这些观测值来推断真值。设为n次独立的观测测量值。站在上帝视角，我们知道每次测量的误差为，假设误差的概率密度函数为 , 如果我们有办法求得的一般形式，就求得了正态分布（实际上是观测误差的概率分布）的密度分布函数。所以我们的最终目的就是求的解析表达式。

这些测量值们的联合概率为个误差的联合概率，记为

我们应该让取最大值。为求极大似然估计，令

整理后可以得到

别忘了，我们是要从上面的式子想办法求。令 ,

由于高斯假设真值在极大似然下就等于算术平均值，把解代入上式，可以得到

(1)式中取 , 有

由于此时有 , 并且是任意都可能取到的，由此得到

因此是一个奇函数。

(1)式中再取 , 并且要求 , 则有 , 并且

所以得到

注意到这里是任意实数。

我们换一种角度来看，就是

这也是个大名鼎鼎的方程，叫做柯西函数方程。容易证明在有理数范围内可以得到唯一连续通解，当然也容易证明（这个真不太容易）在实数域内也有相同形式的唯一通解。

这个解就是

我们知道 , 从而进一步可以求解出

由于是概率密度函数, 在所有实数域内积分为1，且大于0。因此这里我们把换成。结合这些边界条件，可以进一步得到

所以我们得到了

至此，测量误差分布的概率密度函数推导结束。

贝塔分布

贝塔分布，beta分布，简单来说，就是一个事件出现的概率的概率密度分布。

举个例子，篮球比赛的三分命中率是衡量篮球后卫运动员很重要的一个指标。通过过去的历史经验，我们知道运动员的三分命中率很难超过40%。假如老张是一个优秀老练的篮球后卫，其过去历史的三分命中率是35%，总投数为10000次，命中次为3500次。请问他在新赛季刚开始的时候，得到了一次三分投球机会，请问他这次投中的概率服从什么分布呢？

我们必须清楚，这个概率一定不是确定的，而是服从某种分布。这个概率密度分布函数应该在0.35处最大，沿两边逐渐递减。

这个概率就服从beta分布。确切的说，是服从

还有个运动员小张，而小张很年轻也很优秀，他的历史三分命中率也是35%，但是总投数为1000次，命中次数为350次。请问他在新赛季首投三分，命中概率的分布和老张一样吗？

明显不一样！虽然他们的历史投球命中率都是35%，但是我们直觉认为老张比小张更靠谱，老张首投命中的概率密度分布应该在0.35附近高于小张的。事实上，我们可以迅速借助python的scipy库中内置的beta统计方法。

from scipy import statsimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
x = np.linspace(0,0.7,1000)plt.plot(x,stats.beta.pdf(x,a=350,b=650),c='b',label='350/1000')plt.plot(x,stats.beta.pdf(x,a=3500,b=6500),c='g',label='3500/10000')plt.legend()plt.show()

我们来看一下图像。