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scipy/numpy 中是否有用于获取多项式 PMF 的内置函数?我不确定是否binom以正确的方式概括,例如

# 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])

这样做的正确方法是什么?谢谢。

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没有我知道的内置函数,并且二项式概率不会泛化(您需要对一组不同的可能结果进行归一化,因为所有计数的总和必须是 n 不会被处理独立二项式)。但是,实现自己相当简单,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

我对多项式系数的实现有点幼稚,并且在对数空间中工作以防止溢出。另请注意,n 作为参数是多余的,因为它是由计数的总和给出的(并且相同的参数集适用于任何 n)。此外,由于对于中等 n 或大维度这将很快下溢,因此您最好在日志空间中工作(这里也提供了 logPMF!)

于 2012-12-20T14:39:08.220 回答