使用Julia将值拟合为二项分布

如何解决使用Julia将值拟合为二项分布

我是Julia的新手，想了解如何使一些值适合二项式分布并获取其参数：

d = Distributions.fit_mle(Binomial,[1,1.1,1.2,1.4,2.0,1.3,1.5,2.2,2.6,2.9,3.2,2.8,2.5,1.6,1.0])

运行此命令时，出现以下错误：

suffstats is not implemented for (Binomial,Array{Float64,1}).

好吧，我知道您运行的其他发行版（例如Normal）确实可以获取参数。因此，首先有两个问题：如何将上述数据拟合到Binomial分布中？第二个原因是为什么我不能将Binomial的{​​{1}}或fit的{​​{1}}与fit_mle一起使用？

解决方法

对于初学者来说，二项式分布通常是在整数上定义的，并且给了它一个浮点数数组（Distributions也期望整数）。您的数据甚至意味着什么？如果您对有限的一组非整数值的二项式分布感兴趣，那么我认为最好的选择是将数据映射到唯一的整数并适合它们的分布。

第二，就二项式分布的大小参数（为exponential family only over p,not N）而言，就足够的统计数据而言，没有MLE。您必须将其传递给fit_mle。我自己并没有想到这一点，而是通过查看suffstats的相应方法发现了这一点；例如：

julia> methods(suffstats)
...
[7] suffstats(::Type{#s29} where #s29<:Binomial,n::Integer,x::AbstractArray{T,N} where N) where T<:Integer in Distributions at /home/philipp/.julia/packages/Distributions/dTXqn/src/univariate/discrete/binomial.jl:195
...

结合两个要求：

julia> data = rand(Binomial(5,0.2),10)
10-element Array{Int64,1}:
 2
 0
 1
 1
 0
 0
 2
 1
 1
 1

julia> fit_mle(Binomial,5,data)
Binomial{Float64}(n=5,p=0.18)