multinomial pmf 多项概率质量函数

多项式-pmf多项概率质量函数

安装

在使用该函数之前，首先需要进行安装。你可以通过以下命令轻松安装所需的npm包：

npm install multinomial-pmf

用法

安装完成后，可以通过以下代码来实现多项式概率质量函数的计算。下面是几个使用例子：

var multpmf = require('multinomial-pmf')

multpmf([0.5, 0.5], [1, 1]) // coin toss: HT // 0.5

multpmf([0.5, 0.5], [0, 3]) // coin toss: TTT // 0.125

var diceProbs = [1, 1].map(function(x) { return x / 6 })

multpmf(diceProbs, [1, 2, 0, 3, 0, 1]) // fair six-sided die // 0.00150034293552

在以上示例中，通过调用 multpmf 函数，可以计算出不同情况下的多项式概率。第一个示例计算了抛硬币（正反各一次）的概率，结果为 0.5。第二个示例展示了连续三次出现反面的概率，结果为 0.125。第三个示例中，针对一个公平的六面骰子进行了计算，得出的概率为 0.00150034293552。

如果你对多项式函数的进一步研究感兴趣，可以参考以下资源：

• MATLAB多项式加法函数示例 提供了在MATLAB环境下进行多项式加法的代码示例。

• 拟合多项式函数 详细讲解了如何拟合多项式函数，为相关计算提供理论支持。

• 多项式拟合正弦函数 介绍了如何将多项式拟合应用于正弦函数的计算。

• 如果你有使用MATLAB进行多项式概率分布估计的需求，建议查看 matlab开发多项式概率分布估计。