【概率论】5-9:多项式分布(The Multinomial Distributions)
title: 【概率论】5-9:多项式分布(The Multinomial Distributions)
categories:
- Mathematic
- Probability
keywords:
- The Multinomial Distributions
toc: true
date: 2018-04-04 22:17:23

Abstract: 本文介绍多项式分布的相关知识
Keywords: The Multinomial Distributions
开篇废话
生病的时候才会体会到人生的短暂和生命的含义,你可以选择自己的生活,也可以选择自己的快乐,一切都是正确的。
本文开始介绍多于一个变量的分布,其实分布我们已经学了不少了后面再讲一个双变量的正态分布本章就算结束了,主要学的就是如何使用前面学到的工具来对新的随机变量的性质进行分析。今天我们来分析多项式分布。
多项式是二项分布的一个扩展。
Definition and Derivation of Multinomial Distribution
把二项分布中的两个变量扩展成多个变量,就能得到我们我们今天要介绍的多项式分布,而且遵守和二项式分布一样的放回的采样方式(with replacement),在计数方法中我们也学过多项式系数这个知识,与我们今天要说的多项式分布是紧密相关的,比如我们举个例子:
人类的血型可以分为 A,B,o,AB 四种类型,每种类型都有相应的比例(这个比例是从所有人的类型中统计计算出来的)现在才去放回式的抽样,假设我们抽取了若干个样本,得到随机变量的向量为: x⃗=(XA,XB,Xo,XAB)\vec{x}=(X_A,X_B,X_o,X_{AB})x=(XA,XB,Xo,XAB) 对应的概率为 p⃗=(pA,pB,po,pAB)\vec{p}=(p_A,p_B,p_o,p_{AB})p=(pA,pB,po,pAB) 那么我们可以根据多项式系数的相关知识得到其分布:
f(x⃗∣4,p⃗)=Pr(XA=x1,XB=x2,Xo=x3,XAB=x4)={(nx1x2x3x4)pAx1pBx2pox3pABx4if x1+x2+x3+x4=n0otherwise
f(\vec{x}|4,\vec{p})=Pr(X_A=x_1,X_B=x_2,X_o=x_3,X_{AB}=x_4)\\
=\begin{cases}
\begin{pmatrix}
&n&\\
x_1&x_2&x_3&x_4
\end{pmatrix}p_A^{x_1}p_B^{x_2}p_o^{x_3}p_{AB}^{x_4}&\text{if } x_1+x_2+x_3+x_4=n\\
0&\text{otherwise}
\end{cases}
f(x∣4,p)=Pr(XA=x1,XB=x2,Xo=x3,XAB=x4)=⎩⎨⎧(x1nx2x3x4)pAx1pBx2pox3pABx40if x1+x2+x3+x4=notherwise
这就是多项式系数的扩展,称为多项式分布的的样子,对应于多个随机变量,随机变量的个数为固定值。可以写成一下形式:
(5.9.1)f(x⃗∣n,p⃗)={(nx1…xk)p1x1…pkxkif x1+⋯+xk=n0otherwise
f(\vec{x}|n,\vec{p})=
\begin{cases}
\begin{pmatrix}
&n&\\
x_1&\dots&x_k
\end{pmatrix}p_1^{x_1}\dots p_{k}^{x_k}&\text{if } x_1+\dots+x_k=n\\
0&\text{otherwise}
\end{cases}\tag{5.9.1}
f(x∣n,p)=⎩⎨⎧(x1n…xk)p1x1…pkxk0if x1+⋯+xk=notherwise(5.9.1)
Definition Multinomial Distributions.A discrete random vector X⃗=(X1,…,Xk)\vec{X}=(X_1,\dots,X_k)X=(X1,…,Xk) whose p.f. is given Eq(5.9.1) has the multinomial distribution with parameters nnn and p⃗=(p1,…,pk)\vec{p}=(p_1,\dots,p_k)p=(p1,…,pk) .
这个定义看起来没什么,而且上面的例子也给出了多项式分布的一般用法,接下来我们就说说多项式分布和二项分布的关系。
Relation between the Multinomial and Binomial Distributions
Theorem Suppose that the random vector X⃗=(X1,X2)\vec{X}=(X_1,X_2)X=(X1,X2) has the multinomial distribution with parameters nnn and p⃗=(p1,p2)\vec{p}=(p_1,p_2)p=(p1,p2) .Then X1X_1X1 has the binomial distribution with parameters nnn and p1p_1p1 ,and X2=n−X1X_2=n-X_1X2=n−X1
完整原文地址:https://www.face2ai.com/Math-Probability-5-9-Multinomial-Distribution转载请标明出处
【概率论】5-9:多项式分布(The Multinomial Distributions)的更多相关文章
- 【概率论】5-7:Gama分布(The Gamma Distributions Part I)
title: [概率论]5-7:Gama分布(The Gamma Distributions Part I) categories: - Mathematic - Probability keywor ...
- 【概率论】5-8:Beta分布(The Beta Distributions)
title: [概率论]5-8:Beta分布(The Beta Distributions) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Th ...
- 【概率论】5-7:Gama分布(The Gamma Distributions Part II)
title: [概率论]5-7:Gama分布(The Gamma Distributions Part II) categories: - Mathematic - Probability keywo ...
- 【概率论】3-7:多变量分布(Multivariate Distributions Part II)
title: [概率论]3-7:多变量分布(Multivariate Distributions Part II) categories: Mathematic Probability keyword ...
- 【概率论】3-7:多变量分布(Multivariate Distributions Part I)
title: [概率论]3-7:多变量分布(Multivariate Distributions Part I) categories: Mathematic Probability keywords ...
- (转)Gamma分布,Beta分布,Multinomial多项式分布,Dirichlet狄利克雷分布
1. Gamma函数 首先我们可以看一下Gamma函数的定义: Gamma的重要性质包括下面几条: 1. 递推公式: 2. 对于正整数n, 有 因此可以说Gamma函数是阶乘的推广. 3. 4. ...
- 帕累托分布(Pareto distributions)、马太效应
什么是帕累托分布 帕累托分布是以意大利经济学家维弗雷多·帕雷托命名的. 是从大量真实世界的现象中发现的幂次定律分布.这个分布在经济学以外,也被称为布拉德福分布. 帕累托因对意大利20%的人口拥有80% ...
- NLP点滴——文本相似度
[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度 ...
- Python实现12种概率分布(附代码)
今天给大家带来的这篇文章是关于机器学习的,机器学习有其独特的数学基础,我们用微积分来处理变化无限小的函数,并计算它们的变化:我们使用线性代数来处理计算过程:我们还用概率论与统计学建模不确定性. 在这其 ...
随机推荐
- Deep one-class classification
Deep one-class classification 2019-03-17 23:09:59 zpainter 阅读数 1027 收藏 文章标签: 单分类问题异常检测 更多 分类专栏: 论文 ...
- redis数据结构和常用命令
redis常用数据结构 String 最简单的K_V,value可以是数字或者字符串,使用场景:微博数.普通计数,命令:get set incr(加1) decr(减1) mget(获取多个值),se ...
- 基于MBT的自动化测试工具——GraphWalker介绍和实际使用
GraphWalker是一个开源的基于模型的自动化测试工具,它可以用来通过图形测试模型来自动生成测试用例. 本文主要描述了使用yed画出FSM, EFSM模型图(常见的流程图),然后使用GraphWa ...
- redis 安装使用 & SpringBoot Redis配置
1.安装 https://www.cnblogs.com/dingguofeng/p/8709476.html https://www.runoob.com/redis/redis-keys.html ...
- WPF 的 Application.Current.Dispatcher 中,Dispatcher 属性一定不会为 null
原文:WPF 的 Application.Current.Dispatcher 中,Dispatcher 属性一定不会为 null 在 WPF 程序中,可能会存在 Application.Curren ...
- “http”和“https”的区别是什么?优缺点是什么?
1. http 的URL 以http:// 开头,https以https:// 开头. 2. http 标准端口是80 ,https是443. 3.https 协议需要到ca申请证书,http不需要. ...
- 【方法】list<?> 两个list集合 查找不同元素,求差值
//方法1 //自己声明list//思路,从list1中删除list2中相同的元素//使用循环遍历对比的方式删除//list1包含list2,list1多与list2//结束得出list1为不相同元素 ...
- vue项目在ie中空白问题
vue项目在ie浏览器中出现空白,f12打开后发现在body下面就只有一个div盒子,因此我们可以猜测就是js没有引入导致的,所有网上看了一些相关的才知道,在ie中无法解析es6或者版本更高的语法,所 ...
- django路由系统及分发路由的本质
路由系统 当我们启动一个django项目后,想要通过浏览器访问到django项目中的资源 就需要在django中的urls项目中进行路由配置 urlpatterns = [ url(r'^admin/ ...
- AutoMapper 初次使用心得
本例以asp.net webform为例: 结构: 主要代码:AutoMapperConfig 类 public class AutoMapperConfig { public static void ...