python - 如何使用最大似然估计将负二项模型拟合到数据中

Question

我试图将负二项式分布拟合到只有一个字段的数据集，该字段是句子中的单词数。如何使用 statsmodels.discrete.discrete_mode 拟合分布

Answer 1

我认为 statsmodels 类只是作为回归模型的后端资产，而不是用于拟合分布。请参阅此处的参考：Regression with Discrete Dependent Variable

但是在这里的另一个问题的答案中，有一个链接，有一个可能的解决方法来利用 statsmodels 回归模型，以适应您的分布：关于离散分布和 MLE 的新手问题

我也为您查看了scipy.stats.nbinom，因为 scipy 具有适用于各种分布的 MLE 拟合方法。但是离散分布没有拟合方法。这里有很多答案解释了其中的困难，以及一些替代方法：

• 在 scipy.stats rv_continuous 有一个 fit 方法来查找 MLE，但 rv_discrete 没有。为什么？
• 在python中拟合负二项式
• 拟合离散数据：负二项式、泊松、几何分布

作为上述答案中提到的另一种可能性，我建议您使用PyMC3 包检查贝叶斯数值方法，因为它也包括负二项分布。