用Julia拟合二项分布的值

我是Julia的新手，希望了解如何将一些值拟合到二项分布并获取其参数：

d = Distributions.fit_mle(Binomial, [1, 1.1, 1.2, 1.4, 2.0, 1.4, 1.3, 1.1, 1.2, 1.5, 2.0, 2.2, 2.6, 2.9, 3.2, 2.8, 2.5, 2.0, 1.6, 1.0])

当我运行此命令时，会出现以下错误：

suffstats is not implemented for (Binomial, Array{Float64,1}).

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我知道，如果你运行其他分布，比如

Normal

，你会得到参数。因此，有两个问题首先是如何将上述数据拟合成

二项分布？第二个原因是为什么我不能将
二项式
与
拟合
或
分布中的
拟合
？
对于初学者，二项式分布通常是在整数上定义的，你给它一个浮点数组（并且
分布
也期望整数）。你的数据到底是什么意思？如果您对有限组非整数值上的二项分布感兴趣，我认为最好的替代方法是将您的数据映射到唯一的整数，并在其上拟合分布

其次，对于二项分布的大小参数（它是一个随机变量），在充分统计方面不存在极大似然估计。您必须将其传递给
fit\mle
。我自己没有想到这一点，但通过查看
suffstats
的相应方法，我发现了这一点；例如：

julia> methods(suffstats)
...
[7] suffstats(::Type{#s29} where #s29<:Binomial, n::Integer, x::AbstractArray{T,N} where N) where T<:Integer in Distributions at /home/philipp/.julia/packages/Distributions/dTXqn/src/univariate/discrete/binomial.jl:195
...

啊，好吧，我不知道它只适用于整数，我现在就试试。在使用它们之前，你应该始终了解你的分布！二项式分布的原型是投掷同一枚硬币N次后的人头数之和。（看，我甚至把它和多项式分布混在一起。发生了。）
julia> data = rand(Binomial(5, 0.2), 10)
10-element Array{Int64,1}:
 2
 0
 1
 1
 0
 0
 2
 1
 1
 1

julia> fit_mle(Binomial, 5, data)
Binomial{Float64}(n=5, p=0.18)