在Python中生成截断的负二项分布,可以使用SciPy库中的nbinom.trunc()函数来实现。负二项分布是一种离散概率分布,描述了在一系列独立的伯努利试验中,成功次数达到指定次数之前的失败次数的概率分布。
以下是一个示例代码,展示了如何在Python中生成截断的负二项分布:
import numpy as np
from scipy.stats import nbinom
def truncated_negative_binomial(n, p, lower, upper, size):
# 生成截断的负二项分布
dist = nbinom(n, p)
samples = []
while len(samples) < size:
sample = dist.rvs()
if lower <= sample <= upper:
samples.append(sample)
return samples
# 设置参数
n = 5 # 成功次数
p = 0.3 # 成功概率
lower = 2 # 截断下界
upper = 10 # 截断上界
size = 1000 # 生成样本数量
# 生成截断的负二项分布样本
samples = truncated_negative_binomial(n, p, lower, upper, size)
# 打印样本均值和方差
mean = np.mean(samples)
variance = np.var(samples)
print("样本均值:", mean)
print("样本方差:", variance)
在上述代码中,我们使用了SciPy库中的nbinom函数来创建负二项分布对象dist,然后使用rvs()方法生成样本。通过循环生成样本,直到满足截断条件为止。最后,计算样本的均值和方差。
对于负二项分布的应用场景,它常用于描述在一系列独立的伯努利试验中,达到指定次数的失败次数。例如,在投掷硬币的实验中,负二项分布可以用来描述在出现3次正面之前,出现的反面次数。
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