Python – 统计中的负二项式离散分布

在统计学中，负二项式离散分布是指在n次伯努利试验中，成功k次所需的失败次数X服从的概率分布。在Python中可以使用SciPy库来实现负二项式离散分布的生成和操作。

安装SciPy库

要使用SciPy库，您需要先安装它。您可以使用pip来安装SciPy库。在命令提示符下输入以下命令：

pip install scipy

生成负二项式离散分布

您可以使用scipy.stats.nbinom()函数来生成负二项式离散分布对象。该函数需要两个参数：

• r：传递正整数，表示成功K个之前需要失败次数X的总和。
• p：传递介于0到1之间的浮点数，表示每次试验的成功概率。

以下是一个生成负二项式离散分布的例子：

from scipy.stats import nbinom

r = 10
p = 0.5

nbinom_dist = nbinom(r, p)

计算概率质量函数

要计算概率质量函数，您可以使用pmf()函数。pmf(x)将返回概率质量函数在给定值x处的值。以下是一个例子：

from scipy.stats import nbinom

r = 10
p = 0.5

nbinom_dist = nbinom(r, p)

x = 5

pmf = nbinom_dist.pmf(x)

计算累积分布函数

要计算累积分布函数，您可以使用cdf()函数。cdf(x)将返回累积分布函数在给定值x处的值。以下是一个例子：

from scipy.stats import nbinom

r = 10
p = 0.5

nbinom_dist = nbinom(r, p)

x = 5

cdf = nbinom_dist.cdf(x)

计算分位点

要计算分位点，您可以使用ppf()函数。ppf(q)将返回分位点在给定概率q处的值。以下是一个例子：

from scipy.stats import nbinom

r = 10
p = 0.5

nbinom_dist = nbinom(r, p)

q = 0.5

ppf = nbinom_dist.ppf(q)

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Python中的SciPy库来生成负二项式离散分布，并计算概率质量函数、累积分布函数和分位点。这些功能对于统计数据分析工作非常重要。如果您对负二项式离散分布还有其他问题，请查阅SciPy库的官方文档或者其他统计学书籍。