如何使用最大似然估计将负二项模型拟合到数据

Question

我试图将负二项分布拟合到只有一个字段的数据集，该字段是句子中的单词数。如何使用statsmodels.discrete.discrete\u模式拟合分布

Answer 1

我认为statsmodels类只是用于回归模型的后端资产，而不是用于拟合分布。请参见此处的参考：Regression with Discrete Dependent Variable

但是在other question here中的一个答案中，有一个链接，可以利用statsmodels回归模型来适应您的分布：Newbie question about discrete distributions and MLE

我也为您介绍了scipy.stats.nbinom，因为scipy具有适用于各种分布的MLE拟合方法。但离散分布没有拟合方法。 这里有许多答案解释了这方面的困难，还有一些替代方法：

• In scipy.stats rv_continuous has a fit method to find MLEs, but rv_discrete does not. Why?
• Fitting negative binomial in python
• Fitting For Discrete Data: Negative Binomial, Poisson, Geometric Distribution

除了上述答案中提到的方法之外，我可以建议您使用PyMC3 package检查贝叶斯数值方法，因为这也包括Negative Binomial分布