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python - Python中非常大的数字的二项式测试

coder 2023-08-18 原文

我需要在 Python 中进行二项式检验，该检验允许计算 10000 量级的“n”个数。

我已经使用 scipy.misc.comb 实现了一个快速的 binomial_test 函数，但是，它在 n = 1000 左右非常有限，我猜是因为它在计算阶乘或组合本身时达到了最大的可表示数。这是我的功能:

from scipy.misc import comb
def binomial_test(n, k):
    """Calculate binomial probability
    """
    p = comb(n, k) * 0.5**k * 0.5**(n-k)
    return p

我如何使用 native python(或 numpy、scipy...)函数来计算二项式概率？如果可能，我需要 scipy 0.7.2 兼容代码。

非常感谢!

最佳答案

编辑以添加此评论:请注意，正如 Daniel Stutzbach 所提到的，“二项式检验”可能不是原始发帖者所要求的(尽管他确实使用了这个表达方式)。他似乎在要求二项分布的概率密度函数，这不是我下面的建议。

你试过 scipy.stats.binom_test 了吗？

rbp@apfelstrudel ~$ python
Python 2.6.2 (r262:71600, Apr 16 2009, 09:17:39) 
[GCC 4.0.1 (Apple Computer, Inc. build 5250)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from scipy import stats
>>> print stats.binom_test.__doc__

    Perform a test that the probability of success is p.

    This is an exact, two-sided test of the null hypothesis
    that the probability of success in a Bernoulli experiment
    is `p`.

    Parameters
    ----------
    x : integer or array_like
        the number of successes, or if x has length 2, it is the
        number of successes and the number of failures.
    n : integer
        the number of trials.  This is ignored if x gives both the
        number of successes and failures
    p : float, optional
        The hypothesized probability of success.  0 <= p <= 1. The
        default value is p = 0.5

    Returns
    -------
    p-value : float
        The p-value of the hypothesis test

    References
    ----------
    .. [1] http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_test


>>> stats.binom_test(500, 10000)
4.9406564584124654e-324

添加文档链接的小编辑:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.binom_test.html#scipy.stats.binom_test

顺便说一句:适用于 scipy 0.7.2，以及当前的 0.8 dev。

关于python - Python中非常大的数字的二项式测试，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3056179/

中非pythonscipytestbinom_testbinomial-coefficients

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