베이지안 추론에서 이전 매개 변수 값의 무지를 나타내는 이전 확률로 사용되는 베타 분포의 예로는 베타(1,1), 베타(0,0) 및 베타(1/2,1/2)가 있습니다. 우리는 이전에 보고된 절제 수리 교차 보완 군 1(ERCC1)과 함께 예후 마커로서 치료적으로 절제된 비소세포 폐암에서 III 베타-튜불린(TUBB3) 발현의 유의를 분석하였다. 베타 분포의 차동 엔트로피는 α = β = 1 (베타 분포값이 균일 분포와 동일하다)을 제외하고 0보다 큰 α 및 β의 모든 값에 대해 음수이며, 여기서 차동 엔트로피는 최대 값 0에 도달합니다. 가능한 모든 이벤트가 발생할 때 불확실성이 최대이기 때문에 베타 분포가 균일 한 분포와 같을 때 최대 엔트로피가 발생해야합니다. 그렇지 않으면 α 및 β의 다른 값으로 베타 분포에 대한 근사치가 불량하여 평균 40% 및 분산에서 549%의 평균 오차를 나타낼 수 있습니다. [74] [75] [76] 네 가지 매개 변수(α ^ , β ^ , =^ , c ^ {*디스플레이 스타일 {알파},{hat {beta}},{hat {a},{hat {c}}에서 지원되는 베타 분포의 [a, c] 간격 -참조 섹션 „대체 매개 변수, 네 개의 매개 변수“-) 처음 네 개의 중앙 모멘트 (평균, 분산, 왜곡 및 과잉 kurtosis)의 샘플 및 인구 값을 동일시하여, 칼 피어슨에 의해 개발 된 모멘트의 방법을 사용하여 추정 될 수있다. [1] [43] [44] 과량의 규과는 기울기의 제곱의 관점에서 표현되었고, 샘플 크기 θ = α + β, (이전 섹션 „Kurtosis“참조) 다음과 같이: 나머지 매개 변수는 샘플 평균 및 이전에 얻은 매개 변수에서 결정될 수 있습니다: (c^ – ^ ) , α ^ ^ ^ = β ^ {displaystyle ({hat {hat {c }}-{hat {a}), {알파},{hat {nu}}={알파}}={알파}+{\\*******베타}} : Γ(z)가 감마 함수입니다. 베타 함수인 B {displaystyle mathrm {B} } 는 총 확률이 1이되도록 정규화 상수입니다.