Python での mu と alpha を使用した負の二項式の CDF

#質問の内容

ポアソン分布に似たいくつかのカウント データがありますが、広がりすぎています。 statsmodels を使用して Python で負の二項 glm モデルをフィッティングし、アルファ値 (つまり、分散パラメーター) を選択しました。次に、モデルをテスト セットに適用して、いくつかの予測を行います。ここで、出力予測μ (つまり 7.8) と所定のアルファ値 (つまり 0.2) を前提として、確率変数 X scipy のドキュメント (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.nbinom.html) では、nbinom.cdf(k, n, p) を使用できることが示唆されていますが、 mu と alpha が与えられた場合、n と p の値を取得するにはどうすればよいですか?

正解

p と n は alpha と mu に関連しており、その関係は提供されたドキュメントに示されています:

リーリー

これは次と同等です:

リーリー

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