Мне трудно понять, как pnbinom(q, size, prob, mu, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) в R до scipy.stats.nbinom.pmf (k, n, p, loc = 0) в SciPy .
Для функции R определения параметров следующие:
q =vector of quantiles.
size = target for number of successful trials, or dispersion parameter (the shape parameter of the gamma mixing distribution). Must be strictly positive, need not be integer.
prob =probability of success in each trial. 0 < prob <= 1.
mu = alternative parametrization via mean: see ‘Details’.
log, log.p =logical; if TRUE, probabilities p are given as log(p).
lower.tail = logical; if TRUE (default), probabilities are P[X ≤ x], otherwise, P[X > x].
Для функции SciPy параметры определены следующим образом.
n is the number of successes
p is the probability of a single success.
Например, если
k=20
a=1.2
p=0.1
В R, pnbinom(k,a,p) = 0.8518848. Здесь k включен в q, то есть вектор квантилей, a включен в size, а p включен в 'prob'.
С другой стороны, в SciPy, я предположил, что n - это то, что используется как size, а p - это то, что мы использовали как prob в R. В этой настройке nbinom.pmf(k, a, p) = 0.01530062999480606.
Может ли кто-нибудь помочь определить, что Я скучаю?