标签: binomial-theorem

如果在二项分布中p成功的概率具有形状参数α> 0且β> 0的β分布,则分布是β二项式.形状参数定义成功的概率.我想从β二项分布的角度找到最能描述我的数据的α和β的值.我的数据集players 包括许多棒球运动员的命中数(H),击球次数(AB)和转换次数(H/AB)的数据.我在Python的Beta二项功能中借助JulienD的答案来估算PDF

from scipy.special import beta
from scipy.misc import comb

pdf = comb(n, k) * beta(k + a, n - k + b) / beta(a, b)

接下来,我写了一个loglikelihood函数,我们将最小化.

def loglike_betabinom(params, *args):
   """
   Negative log likelihood function for betabinomial distribution
   :param params: list for parameters to be fitted.
   :param args:  2-element array containing the sample data.
   :return: negative log-likelihood to be …

是否有可能在概率、成功次数 ( x ) 和成功概率 ( pscipy.stats.binom.pmf(x, n, p) ) 已知的情况下返回试验次数 ( n ) ？