将R中的pnbinom()映射到SciPy中的scipy.stats.nbinom.pmf(k，n，p，loc=0)

Question

我很难理解pnbinom(q, size, prob, mu, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) in R是如何连接到scipy.stats.nbinom.pmf(k, n, p, loc=0) in SciPy的。

对于R函数，参数的定义如下。

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].

对于SciPy函数，参数定义如下。

 n is the    number of successes
 p is the probability of a single success.

例如，如果

k=20

a=1.2

p=0.1

在R中，pnbinom(k,a,p) = 0.8518848。这里，k被插入到q，即分位数的向量，a被插入到size，p被插入到“prob”。

另一方面，在SciPy中，我假设n用作size，p用作R中的prob。在那个设置中，nbinom.pmf(k, a, p) = 0.01530062999480606。

有人能帮我确认一下我遗漏了什么吗？

Answer 1

nbinom.pmf(k, a, p)返回pmf (概率质量函数)，pnbinom(k, a, p)是cdf (累积分布函数)。

尝试使用nbinom.cdf(k, a, p)从scipy获取cdf，或者使用dnbinom(k, a, p)获取R格式的pmf。