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y＝（常数）（1-x）（0≤x≤1）…（4）
同样为一次函数，如图表17-4所示，函数的图像为一条向右下方延伸的线段。
这里（常数）＝2，原因将会在17-5节中予以说明。
例4：α＝2，β＝2时，
根据上面的（1）式，
y＝（常数）×x1（1-x）1（0≤x≤1）
可以得出：
y＝（常数）×x（1-x）（0≤x≤1）…（5）
为二次函数，如图表17-5所示，函数的图像为抛物线的一部分。
这里（常数）＝6，原因将会在17-6节中予以说明。
接下来，将对这些例子逐一进行详细说明。
17-3α＝1，β＝1的例子即为［0，1］-赌盘模型
17-2中已经解说过，α＝1、β＝1时的贝塔分布，也就是是［0，1］-赌盘模型（均匀分布的一种）。
反过来可以说，［0，1］-赌盘模型是贝塔分布的一种，如图表17-1所示。
图表17-1α＝1，β＝1的贝塔分布的概率分布图
17-4α＝2，β＝1的例子
17-2中已经作了说明，α＝2、β＝1时的贝塔分布为一次函数，即：
y＝（常数）x（0≤x≤1）…（3）
如图表17-2所示，函数的图像是一条穿过原点并向右上方延伸的线段。
在概率分布图中，由于概率通过面积体现，所有事件的概率p（0≤x≤1）与三角形OAB的面积相一致。
那么，基于标准化条件来考虑，该面积必须为1。
而三角形的面积＝（底边）×（高）÷2，那么，底边为1，则高为2。
也就是说，x＝1时，y＝2。
因此，在（3）式中（常数）＝2。
换言之，α＝2，β＝1的贝塔分布为：
y＝2x（0≤x≤1）…（6）
图表17-2α＝2，β＝1时贝塔分布的概率分布图
下面通过一个例子，来帮助大家理解贝塔分布中的概率变化情况。
例如，求事件{0.5≤x＜0.7}的概率p（0.5≤x＜0.7）。
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