Saya mempunyai beberapa data kiraan, agak serupa dengan taburan Poisson, tetapi terlalu tersebar. Saya memasang model glm binomial negatif dalam python menggunakan statsmodels dan memilih nilai alfa (iaitu parameter penyebaran). Saya kemudian menggunakan model pada set ujian untuk membuat beberapa ramalan. Saya kini ingin mengira fungsi taburan kumulatif yang mengira kebarangkalian pembolehubah rawak X<=9 diberi ramalan keluaran mu (iaitu 7.8) dan nilai alfa yang telah ditetapkan (iaitu 0.2).
dokumentasi scipy (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.nbinom.html) mencadangkan bahawa saya boleh menggunakan nbinom.cdf(k, n, p) tetapi apabila saya hanya mempunyai mu dan Bagaimanakah saya mendapatkan nilai n dan p apabila alfa?
p dan n berkaitan dengan alpha dan mu, perhubungan diberikan dalam dokumen yang anda berikan:
sigma_squared = mu + alpha * mu**2 p = mu / sigma_squared n = mu**2 / (sigma_squared - mu)
Ini bersamaan dengan:
p = 1 / (1 + alpha * mu) n = 1 / alpha
Atas ialah kandungan terperinci CDF binomial negatif dengan mu dan alfa dalam python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!