使用 Python 在统计学中显示负二项离散分布

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在此问题陈述中，我们必须借助 Python 在统计学中显示负二项离散分布。因此，为了显示此统计数据，我们将使用 Python 的 numpy 和 matplotlib 库。

什么是负二项离散分布?

在统计学中，负二项分布表示获得失败次数所需的试验次数。在此试验中，试验结果可能是成功或失败。因此，我们可以说，在试验中，失败次数发生在成功次数之前。它与几何分布有关。

负二项分布借助三个参数"r"、"p"和 X 定义。在此参数中，r 显示所需的成功次数，参数 p 显示每次试验的成功概率。 X 显示获得固定成功次数所需的试验次数。

算法

步骤 1 − 在此步骤中导入必要的库。在我们的程序中，我们将使用 Numpy 和 matplotlib 库。

# 导入必要的库
import numpy as nmp
import matplotlib.pyplot as plot

步骤 2 − 将在第二步中定义和启动参数 r 和 p。这里 r 是失败次数，p 是成功概率。

r = 6
p = 0.5

步骤 3 − 现在我们将在此步骤中使用 random.negative_binomial 生成随机样本。

samples = nmp.random.negative_binomial(r, p, size=1000)

步骤 4 − 最后，我们将通过定义 x 和 y 轴绘制分布，并使用 show 方法显示分布。

plot.hist(samples, bins='auto', density=True)
plot.xlabel('Number of Trials')
plot.ylabel('Probability')
plot.title('Negative Binomial Distribution')
plot.show()

示例

# 导入必要的库
import numpy as nmp
import matplotlib.pyplot as plot

r = 6
p = 0.5

samples = nmp.random.negative_binomial(r, p, size=1000)

plot.hist(samples, bins='auto', density=True)
plot.xlabel('Number of Trials')
plot.ylabel('Probability')
plot.title('Negative Binomial Distribution')
plot.show()