在scipy/numpy中有没有一个内置的函数来获得多项式的PMF?我不确定binom是否以正确的方式进行了概括。
# Attempt to define multinomial with n = 10, p = [0.1, 0.1, 0.8]
rv = scipy.stats.binom(10, [0.1, 0.1, 0.8])
# Score the outcome 4, 4, 2
rv.pmf([4, 4, 2])执行此操作的正确方法是什么?谢谢。
发布于 2012-12-20 22:39:08
据我所知,没有内置函数,二项式概率也不会泛化(你需要对一组不同的可能结果进行归一化,因为所有计数的和必须是n,这不会被独立的二项式处理)。然而,实现您自己是相当简单的,例如:
import math
class Multinomial(object):
def __init__(self, params):
self._params = params
def pmf(self, counts):
if not(len(counts)==len(self._params)):
raise ValueError("Dimensionality of count vector is incorrect")
prob = 1.
for i,c in enumerate(counts):
prob *= self._params[i]**counts[i]
return prob * math.exp(self._log_multinomial_coeff(counts))
def log_pmf(self,counts):
if not(len(counts)==len(self._params)):
raise ValueError("Dimensionality of count vector is incorrect")
prob = 0.
for i,c in enumerate(counts):
prob += counts[i]*math.log(self._params[i])
return prob + self._log_multinomial_coeff(counts)
def _log_multinomial_coeff(self, counts):
return self._log_factorial(sum(counts)) - sum(self._log_factorial(c)
for c in counts)
def _log_factorial(self, num):
if not round(num)==num and num > 0:
raise ValueError("Can only compute the factorial of positive ints")
return sum(math.log(n) for n in range(1,num+1))
m = Multinomial([0.1, 0.1, 0.8])
print m.pmf([4,4,2])
>>2.016e-05我的多项式系数的实现有点幼稚,它在日志空间中工作,以防止溢出。还要注意,n作为参数是多余的,因为它是由计数之和给出的(相同的参数集对任何n都有效)。此外,由于对于中等维度或大维度,这将很快发生下溢,因此您最好在日志空间中工作(这里也提供了logPMF!)
https://stackoverflow.com/questions/13903922
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