Multinomial分布的dmultinom函数R

函数dmultinom (x, size = NULL, prob, log = FALSE)估计多项分布的概率。但是，它不会以size = 1运行。Multinomial分布的dmultinom函数R

理论上，当设置size = 1时，多项式分布应该等同于分类分布。

有没有人知道为什么错误信息？

仅供参考，分类分布可以通过dist.Categorical {LaplacesDemon}来建模。

实例：

dmultinom(c(1,2,1),size = 1,prob = c(0.3,0.5,0.4))

错误dmultinom（C（1，2，1），大小= 1，概率= C（0.3，0.5，0.4））：大小=总和（！ x）的

dcat(c(1,2,1),p = c(0.3,0.5,0.4))

[1] 0.3 0.5 0.3

由于

来源

2017-02-03 user2597079

LaplacesDemon::dcat和stats::dmultinom做了两件不同的事情。如果你有多个观测值dcat需要一个类别值向量，而dmultinom需要单向量响应，所以你必须构建一个响应矩阵并使用apply（或其他）。

library(LaplacesDemon) 
probs <- c(0.3,0.5,0.2) 
dcat(c(1,2,1), p = probs) ## ans: 0.3 0.5 0.3 
x=matrix(c(1,0,0, 
      0,1,0, 
      1,0,0), 
     nrow=3,byrow=TRUE) 
apply(x,1,dmultinom,size=1, prob=probs)

（我修改你的榜样，因为你原来的概率，c(0.3,0.5,0.4)，加起来还不到1 - 既不功能给你一个警告，但dmultinom自动重新调整的概率总和为1）

如果我尝试dmultinom(c(1,2,1),p=probs, size=1)我得到

大小！= SUM（x）的

即dmultinom将c(1,2,1)解释为“来自组1的一个样本，来自组2的两个样本，来自组3的1”，这与总样本大小1不一致...

来源

2017-02-03 21:58:41

哦，我现在看。谢谢！ – user2597079

对不起，还有一个快速问题。（dcat（c（1,2,1），p = probs））#ans 0.045 等于0.3 * 0.5 * 0.5 * 0.2＃ans 0.015？ – user2597079

你仍然困惑。在'dcat（）'中，（1,2,1）并不意味着“类型1的1，类型2的1，类型3的1”，它表示类型1的1，然后是类型2的1，然后是1我不确定你要做什么计算，或许更适合CrossValidated？ –

Multinomial分布的dmultinom函数R

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