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负二项分布的参数
求
负二项分布
(帕斯卡分布)的方差和均值及证明过程
答:
负二项分布
p{X=k} = f(k;r,p) = (k+r-1)!/[k!(r-1)!]p^r(1-p)^k, k=0,1,2,..., 0<p<1, r>0.EX = sum(k=0->正无穷)kf(k;r,p) = sum(k=1->正无穷)k(k+r-1)!/[k!(r-1)!]p^r(1-p)^k = sum(k=1->正无穷)(k+r-1)!/[(k-1)!(r...
负二项分布的
举例
答:
1、把
负二项分布
用在一台设备在故障前正常运行的天数的模型,这种情况下,设备一天运行正常,记为结果“成功”,反之故障的话结果为“失败”。2、如果把负二项分析用在动作员尝试射门得分前的尝试次数模型,这种情况下,每次不成功的尝试在模型里为“成功”,并且得分记为“失败”。3、如果抛硬币,负...
生信课程笔记12-
负二项分布
与测序
答:
μ是泊松分布所依赖的唯一
参数
,μ值越小分布越偏倚,μ=20时分布接近正态分布,μ=50时可以认为呈正态分布。 每一次试验中都有两种互斥的结果,成功的概率为p,失败的概率为(1-p)。每次试验之间独立,互不影响。重复试验,直到预定的失败数发生r次,那么成功的次数X会服从
负二项分布
。 X~NB(r, P) 该公式描述的...
为什么
参数
为(R, p)的
负二项分布
答:
参数
为(r, p)的
负二项分布的
数列k+r的期望是r/(1-p)。为了更直观的观察,想象上面的实验进行了许多次,也就是说,进行特定的实验直到r个失败出现,然后另外的一个特定的实验,然后是另外的实验,等等。写下每次实验的这些尝试的次数:a, b, c…并且把a+b+c+…=N。现在我们对失败的预期为N...
负二项分布的
正则性,期望,方差的证明
答:
解题过程如下图:
负二项分布
是统计学上一种离散概率分布。满足以下条件的称为负二项分布:实验包含一系列独立的实验, 每个实验都有成功、失败两种结果,成功的概率是恒定的,实验持续到r次成功,r为正整数。
负二项分布
及其应用
答:
负二项分布的
本质是gamma-poisson的完美融合,其中
参数
λ的分布遵循gamma分布,具体表现为λ~Gamma(r0, bo),这使得X的边际分布呈现为NB(r0, b0/(1+b0))。一个显著的特性是,尽管在大r值接近泊松分布时显得收敛,但在小r时,负二项分布的方差超越泊松分布,展示了过dispersion的特性。与gamma期望的...
证明
负二项分布的
期望,方差
答:
具体回答如图:
负二项分布
是统计学上一种离散概率分布。满足以下条件的称为负二项分布:实验包含一系列独立的实验, 每个实验都有成功、失败两种结果,成功的概率是恒定的,实验持续到r次成功,r为正整数。
负二项分布
公式是什么?
答:
满足以下条件的称为
负二项分布
:1. 实验包含一系列独立的实验。2. 每个实验都有成功、失败两种结果。3. 成功的概率是恒定的。4. 实验持续到r次失败,r可以为任意正数。假设有一组独立的伯努利数列,每次实验有两种结果“成功”和“失败”。每次实验的成功概率是p,失败的概率是1-p。我们得到一组...
r语言的函数 "glm"里的"
负二项分布
"
参数
"family=什么?
答:
family=quasipoisson()泊松
分布
,
负二项分布的
实数r的延伸
答:
把
负二项分布的
定义延伸到到
的参数
r。尽管很难想象一个非整数的失败次数,我们仍然可以通过概率密度函数在形式上定义这个分布。就像之前,我们说X服从负二项分布(或者波利亚分布),如果它有一个如下所示的概率密度函数: 这里r是一个正实数。通过乘法公式,二项分布系数可以重新定义,并且可以重新写成...
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