写一个负二项分布Python代码

下面是负二项分布的Python代码：

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

负二项分布python代码

负二项分布是一种统计概率模型，通常用于描述在一定次数的独立尝试之前发生固定失败次数的成功事件的概率。在Python中，我们可以使用`scipy.stats`库来处理负二项分布相关的计算。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用`scipy`的`nbeta`函数生成负二项分布的对象，并进行一些基本的操作：

from scipy.stats import nbinom

# 设置参数：成功次数r和试验次数p (不是失败率)
r = 5  # 成功所需的次数
p = 0.4  # 每次成功的概率

# 创建负二项分布对象
dist = nbinom(n=r, p=p)

# 计算概率密度函数值
x_values = range(0, 10)  # 测试的X值范围
pdf = dist.pmf(x=x_values)  # 点估计概率密度

# 打印累积分布函数（CDF）
cdf = dist.cdf(x=x_values)
print(f"PDF at x={x_values}: {pdf}")
print(f"CDF at x={x_values}: {cdf}")

# 相关问题:
1. 如何从给定的总尝试次数和成功率计算负二项分布的均值和方差？
2. 我可以在实际项目中应用负二项分布解决什么样的问题？
3. `nbinom`函数的其他参数是什么，它们有何作用？

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）：

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。