写一个负二项分布Python代码
时间: 2023-11-21 14:11:32 浏览: 80
下面是负二项分布的Python代码:
```python
from scipy.stats import nbinom
# 设置参数
r = 5 # 成功次数
p = 0.3 # 成功概率
# 创建负二项分布对象
nbinom_dist = nbinom(r, p)
# 计算概率密度函数
x = 10 # 想要计算的随机变量的值
pdf = nbinom_dist.pmf(x)
print("随机变量为{}时的概率密度函数值为{}".format(x, pdf))
# 计算累积分布函数
x = 8 # 想要计算的随机变量的值
cdf = nbinom_dist.cdf(x)
print("随机变量小于等于{}时的累积分布函数值为{}".format(x, cdf))
```
其中,`r`表示成功次数,即在失败了$r$次之后获得第$k$个成功的概率;`p`表示单次成功的概率。我们使用`scipy.stats`库中的`nbinom`函数创建负二项分布对象,然后可以通过`pmf`方法计算概率密度函数,通过`cdf`方法计算累积分布函数。在上述代码中,我们计算了随机变量为10时的概率密度函数值和随机变量小于等于8时的累积分布函数值。
相关问题
生成负二项分布的随机代码
下面是生成负二项分布的随机代码(使用Python语言):
```python
import numpy as np
def neg_binom(p, r):
"""
生成负二项分布的随机数
:param p: 每次试验成功的概率
:param r: 需要进行r次成功的试验次数
:return: 生成的随机数
"""
return np.random.negative_binomial(r, p)
# 示例
p = 0.3
r = 5
random_num = neg_binom(p, r)
print(random_num)
```
在上述代码中,我们使用了numpy库中的negative_binomial函数来生成负二项分布的随机数。该函数的第一个参数为需要进行r次成功的试验次数,第二个参数为每次试验成功的概率。函数的返回值即为生成的随机数。
python负二项回归
负二项回归(Negative Binomial Regression)是一种常用的统计模型,用于分析离散型因变量的数据。在Python中,可以使用statsmodels库来进行负二项回归分析。
下面是一个使用statsmodels库进行负二项回归的示例代码:
```python
import statsmodels.api as sm
# 准备数据
X = ... # 自变量
y = ... # 因变量
# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)
# 创建并拟合模型
model = sm.GLM(y, X, family=sm.families.NegativeBinomial())
result = model.fit()
# 查看回归结果
print(result.summary())
```
在上述代码中,首先准备自变量X和因变量y的数据。然后通过`sm.add_constant()`函数为自变量添加常数项。接下来,使用`sm.GLM()`函数创建一个负二项回归模型,指定`family=sm.families.NegativeBinomial()`参数来选择负二项分布作为模型的误差分布。最后,使用`fit()`方法拟合模型,并使用`summary()`方法查看回归结果。
需要注意的是,以上只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况对数据进行预处理、模型调参等操作。另外,还可以使用其他库如scikit-learn等进行负二项回归分析。