Python中的Beta二项式函数 [英] Beta Binomial Function in Python

问题描述

我想针对预定的x（成功），n（试验）和p（概率）计算由二项式分布给出的概率-后者由概率质量函数Beta（a，b）给出

I would like to calculate the probability given by a binomial distribution for predetermined x(successes), n(trials), and p(probability) - the later of which is given by a probability mass function Beta(a,b).

我知道 scipy.stats.binom.pmf（x，n，p）-但是我不确定如何用概率函数代替p。我也想知道我是否可以使用loc 参数generate / scipy.stats.binom.html rel = noreferrer> scipy.stats.binom.pmf 来模仿这种行为。

I am aware of scipy.stats.binom.pmf(x,n,p) - but I am unsure how I can replace p with a probability function. I am also wondering whether I could use the loc argument of scipy.stats.binom.pmf to emulate this behaviour.

推荐答案

维基说，复合分布函数由

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

其中B是beta函数，a和b是原始Beta参数，n是二项式参数。 k是您的x，而p消失是因为您对p的值进行积分以获得该值（卷积）。
就是说，您不会在scipy中找到它，但是只要您来自scipy的beta函数。

where B is the beta function, a and b are the original Beta parameters and n is the Binomial one. k here is your x and p disappears because you integrate over the values of p to obtain this (convolution). That is, you won't find it in scipy but it is a one-liner provided you have the beta function from scipy.

这篇关于Python中的Beta二项式函数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！