有漂移系数的分布如何求漂移系数

在使用贝叶斯方法进行漂移检测时，通常会对漂移系数的先验分布进行设定。假设我们将漂移系数的先验分布设定为Beta分布，即：

$$p(p_{d}) = Beta(\alpha_{0}, \beta_{0})$$

其中，$p_{d}$表示第$d$个数据流的漂移系数，$\alpha_{0}$和$\beta_{0}$表示Beta分布的参数。在进行漂移检测时，我们会根据当前的样本数据来更新漂移系数的后验分布，即：

$$p(p_{d}|\mathcal{D}) = Beta(\alpha_{0} + \sum_{i=1}^{n}\delta_{i}, \beta_{0} + \sum_{i=1}^{n}(1-\delta_{i}))$$

其中，$\mathcal{D}$表示当前的样本数据，$n$表示样本数据的数量，$\delta_{i}$表示第$i$个样本数据是否与原始数据分布有显著差异，如果有则为1，否则为0。

通过不断更新漂移系数的后验分布，我们可以得到漂移系数的概率分布，从而可以计算出漂移系数的期望值、方差等统计量。例如，漂移系数的期望值可以表示为：

$$\mathbb{E}(p_{d}|\mathcal{D}) = \frac{\alpha_{0} + \sum_{i=1}^{n}\delta_{i}}{\alpha_{0} + \beta_{0} + n}$$

这样，我们就可以根据贝叶斯方法对漂移系数进行建模，并得到漂移系数的概率分布。