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Pythonにおける試行回数、成功数が大きい二項分布の算出方法

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siita

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 前提・実現したいこと

Pythonで勉強がてらプログラムを組んでいます。
試行回数、成功数が比較的大きな二項分布の計算をする機能を実現したいと考えています。

実現方法について何かご存知の方がいらっしゃいましたら、ご回答よろしくお願いします。

 発生している問題・エラーメッセージ

ざっと関数を作成してみたのですが、計算結果が大きすぎるからだとは思うのですが、結果が inf になってしまっています。
また、その際には以下の警告が表示されます。

RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars

 該当のソースコード

[呼び出し先]
import scipy.misc as scm

def binomialDistribution(x, n, p):
    return scm.comb(n,x) * (p**(x)) * ((1.0-p)**(n-x))

[呼び出し元]
binomialDistribution(1000, 10000, 0.2) // 例

 試したこと

数値を扱う型を大きくしたり、組み合わせ関数を色々調べて自作してみたりしたのですが、どうもうまくいきません。

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回答 1

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+3

scipy.stats.binom.pmfとか使えませんか。

scipy.stats.binom — SciPy v0.14.0 Reference Guide

>>> from scipy import stats
>>> stats.binom.pmf(1000, 10000, 0.2)
6.0401240113519745e-162

 追記

「勉強でやってるんだから、ライブラリ丸投げじゃ意味ないんですよね」という場合に備えて追記。

一回logを取ってlogの足し算にしてからexpしてみる。

import scipy.misc as scm
from math import log, exp

def binomialDistribution2(x, n, p):
    t1 = log(scm.comb(n,x, exact=True))
    t2 = x*log(p) 
    t3 = (n-x)*log(1.0-p)
    return exp(t1+t2+t3)

print(binomialDistribution2(1000, 10000, 0.2))
# => 6.040124011291546e-162

上のscipyの結果とは若干ずれてるみたいですが(浮動小数点計算かつ近似計算なので仕方ない)、一応やればできますということで。

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  • 2018/05/07 21:55

    ご回答ありがとうございます。

    自分なりには探してみたのですが、ずばりそのものがあったんですね…。
    完全に文系人間なので、logとexpもろくに知りませんでした。

    教えていただいた方法で実装していきたいと思います。

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