Negative Multinomial aggiornata #12
Conversation
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Ciao sembra che tutto sia okay adesso! Cosa ne pensi @EdoLu ? |
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Ciao! Direi che va tutto bene. @staticmethod in modo che non ritorni 'frequency', in quanto, al momento, non possono essere usate come componente Frequency nella classe LossModel. @gpitt71 concordi? Edoardo |
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Ciao a tutti. |
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@gpitt71 puoi dare il nullaosta a @Davide-Ruffini ? |
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Ciao a tutti, sono d'accordo |
categories of multivariate distributions updated
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Ciao a tutti! Ho applicato la modifica alle distribuzioni multivariate Davide |
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Se siamo tutti allineati possiamo fare il merge. @EdoLu |
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Scusate il ritardo, sì procederei con la PR!
Il giorno mar 20 mag 2025 alle 14:21 Gabriele Pittarello <
***@***.***> ha scritto:
… *gpitt71* left a comment (gpitt71/gemact-code#12)
<#12 (comment)>
Se siamo tutti allineati possiamo fare il merge. @EdoLu
<https://github.com/EdoLu>
—
Reply to this email directly, view it on GitHub
<#12 (comment)>,
or unsubscribe
<https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ASWH45FOANKWFBJBGCIBCKT27MM33AVCNFSM6AAAAAB4MXHV46VHI2DSMVQWIX3LMV43OSLTON2WKQ3PNVWWK3TUHMZDQOJUGIYDCOJSHA>
.
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***@***.***>
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Merge completato. Grazie a tutti per il lavoro. Chiudo questa thread |
Ciao a tutti,
ho aggiornato la Negative Multinomial seguendo l'implementazione di wikipedia "https://en.wikipedia.org/wiki/Negative_multinomial_distribution". In passato incontrai dei problemi sull'implementazione del metodo RVS (usare il metodo solito tramite cdf non mi risultava semplicissimo essendo una multivariata, ma magari mi sono arenato io ed esiste una formula una via semplice), che mi portò a cambiare il sistema di parametrizzazione seguendo quando implementato in R nel pacchetto MGLM, ora dovrei aver trovato una soluzione che dovrebbe funzionare:
Potremmo vedere la nostra distribuzione Negative Multinomial usando:
-Una binomiale negative per generare il numero totale
-Una multinomiale per ripartire i conteggi
In questo modo mi sembra proprio che i momenti della distribuzione simulata si parlino con quelli teorici, e l'implementazione è semplice. Fatemi sapere cosa ne pensate
Vi allego due semplici test, nel Test1 verifico che funzioni tutto a dovere.
Nel Test2 invece ho fatto qualche confronto con l'implementazione di MGLM. In effetti esiste qualche legame tra le due parametrizzazioni e si parlano quando il parametro di dispersione è 1 (formula non dispersa).
Test 2- confronto con MGLM.txt
Test1.txt