在零附近生成二项分布

我正在寻找生成二项式的分布。我想要一个二项式分布，但我希望它以零为中心（我知道这对于二项分布的定义没什么意义，但仍然是，这是我的目标。）在零附近生成二项分布

我发现的唯一方法是在Python中这样做是：

def zeroed_binomial(n,p,size=None): 
    return numpy.random.binomial(n,p,size) - n*p

是否有这个分布的真名？这段代码是否真的给了我想要的东西（以及我怎么说）？是否有更清洁/更好/经典/已经实现的方式？

2013-03-22 jhoyla

我只能看到感觉在这样的分配，如果P = 0.5（否则为中心的概念似乎牵强） – njzk2 2013-03-22 14:28:21

或许中心是打错字了，我的意思是，最常见的元素应该为零。 – jhoyla 2013-03-22 14:29:56

所以基本上是一个二项式，如f（0）= max（f（x））。你在做什么？ – njzk2 2013-03-22 14:32:03

如果你想要一个以“0”为中心的“离散化”正态分布，你正在做的事情很好。如果你想要整数值，你应该在减去前舍入n*p。

但limit of the binomial distribution is just the normal distribution时n变大，与p界从0或1，因为n*p远不会是除了某些值的整数，为什么不直接使用正态分布？

2013-03-22 15:27:09

这对大N来说都是如此，但是操作可能需要一个小N的二项式，在这种情况下，正态分布不会是一个好的近似值。 – 2013-03-22 16:19:34

对'n * p'四舍五入的好的呼叫。 – jhoyla 2013-03-22 17:28:43

@AndrewMao你可以详细谈一下你的意思吗？四舍五入$ n * p $在减去之前为了得到“离散化”的正态分布？ – Alex 2017-07-22 11:46:30

在scipy.stats模块中实现的概率分布允许您通过在构造函数中指定loc关键字来任意移动分布。要获得平均二项分布转移接近0时，您可以拨打

p = stats.binom(N, p, loc=-round(N*p))

（请务必使用一个整数值loc与离散分布。）

下面是一个例子：

p = stats.binom(20, 0.1, loc=-2) 
x = numpy.arange(-3,5) 
bar(x, p.pmf(x))

bar plot

编辑：

要生成实际的随机数，请使用scipy.stats模块中随机分布随附的rvs()方法。例如：

>>> stats.binom(20,0.1,loc=-2).rvs(10) 
array([-2, 0, 0, 1, 1, 1, -1, 1, 2, 0])

2013-03-22 20:32:55 silvado

我实际上是在寻找符合分布的随机数列表，而不仅仅是分布的样子。我想我可以从分配中产生数字，但不会感觉干净。 – jhoyla 2013-03-24 00:21:54

@jhoyla'scipy.stats'中的每个分发当然都有一个生成随机数的方法。看我的编辑。你为什么觉得它不干净？ – silvado 2013-03-24 18:43:36

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