pymc.Multinomial

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

多项式对数似然。

广义二项分布，但与每次试验结果为“成功”或“失败”不同，每次试验结果为某些固定有限数量 k 个可能结果之一，在 n 次独立试验中。’x[i]’ 表示在 n 次试验中结果 i 被观察到的次数。

\[f(x \mid n, p) = \frac{n!}{\prod_{i=1}^k x_i!} \prod_{i=1}^k p_i^{x_i}\]

支持	\(x \in \{0, 1, \ldots, n\}\) 使得 \(\sum x_i = n\)
均值	\(n p_i\)
方差	\(n p_i (1 - p_i)\)
协方差	\(-n p_i p_j\) 对于 \(i e j\)

参数:

n : 类似张量 的 intpython:int 的 tensor_like

每个重复中的总计数（n > 0）。

p : 类张量 的 floattensor_like of float

每个不同结果的概率（0 <= p <= 1）。类别的数量由最后一个轴的长度给出。元素应沿最后一个轴求和为1。

方法

Multinomial.dist(n, p, *args, **kwargs)

创建一个与 cls 分布相对应的张量变量。