小编Ana*_*ali的帖子

我一直在尝试绘制贝茨分布曲线，贝茨分布是n独立标准均匀变量（从 0 到 1）的平均值的分布。

（我在时间间隔上工作[-1;1]，我对变量进行了简单的更改）。

在 n 次之后，曲线不稳定，这阻止了我继续前进。为了考虑变量x是连续的，我在10**6个样本中采样了interval。以下是不同的一些示例n：

但是n大于29，曲线发散，并且越大n，发散引起的变形越接近曲线的（平均）中心：

Bates 概率分布定义如下：

我的代码：

samples=10**6

def combinaison(n,k):   # combination of K out of N
  cnk=fac(n)/(fac(k)*fac(abs(n-k))) # fac is factoriel 
  return cnk


def dens_probas(a,b,n):
  x=np.linspace(a, b, num=samples)
  y=(x-a)/(b-a)
  F=list()
  for i in range(0,len(y)):
    g=0
    for k in range(0,int(n*y[i]+1)):
      g=g+pow(-1,k)*combinaison(n,k)*pow(y[i]-k/n,n-1)
    d=(n**n/fac(n-1))*g
    F.append(d)         
  return F 

任何想法来纠正更大的分歧n？