a**********s 发帖数: 588 | 1 X服从p值不一定的binomial分布B(n,p)
而p又服从某个分布, 比如近似的正态分布N(p0, sigma)
那么有没有办法求X最终是服从什么分布的?
反过来, 如果有X1, X2, X3, ..., Xn 这么多samples
每个sample Xi是从B(n, pi)的样本上抽取的唯一一个.
这样有没有办法估计pi的分布?
这样怪怪的分布函数有没有研究过的, 谢谢! | b*****n 发帖数: 685 | 2 不怪啊,简单的hierarchical model而已,不过一般是beta-binomial,你这个有些奇
怪也,p只能在0和1之间,怎可能是normal? | a**********s 发帖数: 588 | 3 谢谢牛人, 我知道不能是normal, 所以写了近似normal
可以告诉这个怎么估计吗?有没有matlab包?谢谢!
【在 b*****n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 不怪啊,简单的hierarchical model而已,不过一般是beta-binomial,你这个有些奇 : 怪也,p只能在0和1之间,怎可能是normal?
| b*****n 发帖数: 685 | 4 我一般自己编,不难啊,推一下distribution就行,把中间变量积掉。如果没有closed
form,就试试Baysian,也很简单。 | b*****n 发帖数: 685 | 5 谢了algorithmics,包子收到,虽然我还不知道包子有啥用,呵呵。关于hierarchical
distribution的推导,你可以看看casella berger书简单的beta-binomial例子。 | a**********s 发帖数: 588 | 6 嗯,你告诉我的时候我眼睛真瞪着wiki上的那个beta-binomial的page看。你这么一说
就是给了我一颗定心丸。
包子可以用来去Fashion版找mm们给你私奔 :)
hierarchical
【在 b*****n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 谢了algorithmics,包子收到,虽然我还不知道包子有啥用,呵呵。关于hierarchical : distribution的推导,你可以看看casella berger书简单的beta-binomial例子。
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