pymc.Binomial

class pymc.Binomial(name, *args, **kwargs)

二项式对数似然。

在一系列 n 个独立的“是/否”实验中，成功次数的离散概率分布，每个实验以概率 p 产生成功。此分布的概率质量函数为

\[f(x \mid n, p) = \binom{n}{x} p^x (1-p)^{n-x}\]

(Source code, png, hires.png, pdf)

支持	\(x \in \{0, 1, \ldots, n\}\)
均值	\(n p\)
方差	\(n p (1 - p)\)

参数:

n : 类似张量 的 intpython:int 的 tensor_like

伯努利试验的次数（n >= 0）。

p : 类张量 的 floattensor_like of float

每次试验成功的概率 (0 < p < 1)。

logit_p : 类似张量 的 floattensor_like of float

成功概率的替代对数几率。

方法

Binomial.dist(n[, p, logit_p])

创建一个与 cls 分布相对应的张量变量。