Python中的Beta二項式函數

我想計算由預定的x（成功），n（試驗）和p（概率）的二項分佈給出的概率 - 後者由概率質量函數Beta （A，b）。Python中的Beta二項式函數

我知道scipy.stats.binom.pmf(x,n,p) - 但我不確定如何用概率函數替換p。我也想知道我是否可以使用的參數loc來模擬這種行爲。

2014-11-14 TheChymera

Wiki says該化合物分佈函數由

f(k|n,a,b) = comb(n,k) * B(k+a, n-k+b)/B(a,b)

其中B是β函數，a和b是原始貝塔參數和n是二項式一個給定的。 k這裏是你的x和p消失，因爲你整合了p的值來獲得這個（卷積）。也就是說，你不會在scipy中找到它，但它是一個提供了the beta function from scipy的單行提供。

來源

2014-11-14 20:18:21 JulienD

的選擇應該返回一個整數（我想是這樣，但['numpy.choose'] （http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.choose.html）似乎返回一個數組）。 – TheChymera 2014-11-15 01:18:21

是的，選擇是一個組合，看看那裏：http：//en.wikipedia.org/wiki/Combination – JulienD 2014-11-15 18:32:28

好吧，所以也許你的意思是[梳子]（http://docs.scipy.org/doc/scipy- 0.14.0/reference/generated/scipy.misc.comb.html），而不是[選擇]（http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.choose.html）？我有權使用['scipy.misc.comb']（http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.choose.html）嗎？ – TheChymera 2014-11-15 19:18:25

如果您的n（總＃次試用）和x（＃成功）的值很大，則計算Beta二項式概率的更穩定方法是使用日誌。使用β-二項式分佈函數的gamma function expansion，所需概率的自然對數是：

ln(answer) = gammaln(n+1) + gammaln(x+a) + gammaln(n-x+b) + gammaln(a+b) - \ 
     (gammaln(x+1) + gammaln(n-x+1) + gammaln(a) + gammaln(b) + gammaln(n+a+b))

其中gammaln是自然對數伽瑪功能，在scipy.special給出。

（BTW：該loc說法只是轉移向左或向右分佈，這是不是你想要的這裏。）

來源

2015-09-02 14:19:38 Danny

Python中的Beta二項式函數

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