Від'ємний біноміальний розподіл Функція ймовірностей
Помаранчева лінія показує математичне сподівання, яке для усіх малюнків дорівнює 10; зелена лінія показує стандартне відхилення. Параметри r > 0 — кількість невдач до зупинки експерименту (ціле число , але означення може бути також розширене на дійсні числа )p ∈ [0,1] — ймовірність успіху в кожному випробуванні (дійсне число)Носій функції k ∈ { 0, 1, 2, 3, … } — число успіхівРозподіл імовірностей k ↦ C k + r − 1 k ( 1 − p ) k p r , {\displaystyle k\mapsto C_{k+r-1}^{k}(1-p)^{k}p^{r},} де C {\displaystyle C} — біноміальний коефіцієнт Функція розподілу ймовірностей (cdf) k ↦ 1 − I p ( k + 1 , r ) , {\displaystyle k\mapsto 1-I_{p}(k+1,\,r),} де I {\displaystyle I} — регуляризована неповна бета-функція Середнє r ( 1 − p ) p {\displaystyle {\frac {r(1-p)}{p}}} Мода { ⌊ ( r − 1 ) ( 1 − p ) p ⌋ якщо r > 1 0 якщо r ≤ 1 {\displaystyle {\begin{cases}{\big \lfloor }{\frac {(r-1)(1-p)}{p}}{\big \rfloor }&{\text{якщо}}\ r>1\\0&{\text{якщо}}\ r\leq 1\end{cases}}} Дисперсія r ( 1 − p ) p 2 {\displaystyle {\frac {r(1-p)}{p^{2}}}} Коефіцієнт асиметрії 1 + p p r {\displaystyle {\frac {1+p}{\sqrt {pr}}}} Коефіцієнт ексцесу 6 r + p 2 ( 1 − p ) r {\displaystyle {\frac {6}{r}}+{\frac {p^{2}}{(1-p)r}}} Твірна функція моментів (mgf) ( p 1 − ( 1 − p ) e t ) r для t < − log p {\displaystyle {\biggl (}{\frac {p}{1-(1-p)e^{t}}}{\biggr )}^{\!r}{\text{ для }}t<-\log p} Характеристична функція ( p 1 − ( 1 − p ) e i t ) r при t ∈ R {\displaystyle {\biggl (}{\frac {p}{1-(1-p)e^{i\,t}}}{\biggr )}^{\!r}{\text{ при }}t\in \mathbb {R} } Генератриса (pgf) ( p 1 − ( 1 − p ) z ) r , | z | < 1 p {\displaystyle {\biggl (}{\frac {p}{1-(1-p)z}}{\biggr )}^{\!r},|z|<{\frac {1}{p}}} Інформація за Фішером r ( 1 − p ) 2 p {\displaystyle {\frac {r}{(1-p)^{2}p}}}
Від’ємний біноміальний розподіл в теорії імовірностей — розподіл дискретної випадкової величини, рівної кількості невдач в послідовності випробувань Бернуллі з імовірністю успіху p {\displaystyle p} , проведеній до r {\displaystyle r} -го успіху.
Нехай { X i } i = 1 ∞ {\displaystyle \{X_{i}\}_{i=1}^{\infty }} — послідовність незалежних випадкових величин з розподілом Бернуллі , тобто
X i = { 1 , p 0 , q ≡ 1 − p , i ∈ N . {\displaystyle X_{i}=\left\{{\begin{matrix}1,&p\\0,&q\equiv 1-p\end{matrix}}\right.,\;i\in \mathbb {N} .} Побудуємо випадкову величину Y {\displaystyle Y} наступним чином. Нехай k + r {\displaystyle k+r} — номер r {\displaystyle r} -го успіху в цій послідовності. Тоді Y = k {\displaystyle Y=k} . Більш строго, покладемо S n = ∑ i = 1 n X i {\displaystyle S_{n}=\sum \limits _{i=1}^{n}X_{i}} . Тоді
Y = inf { n ∣ S n = r } − r {\displaystyle Y=\inf\{n\mid S_{n}=r\}-r} . Розподіл випадкової величини Y {\displaystyle Y} , визначеної таким чином, називається від’ємним біноміальним. Пишуть: Y ∼ N B ( r , p ) {\displaystyle Y\sim \mathrm {NB} (r,p)} .
Функція ймовірностей випадкової величини Y {\displaystyle Y} має вигляд:
P ( Y = k ) = ( k + r − 1 k ) p r q k , k = 0 , 1 , 2 , … {\displaystyle \mathbb {P} (Y=k)={\binom {k+r-1}{k}}\,p^{r}q^{k},\;k=0,1,2,\ldots } . Функція розподілу Y {\displaystyle Y} кусково-постійна, і її значення в цілих точках може бути виражене через неповну бета-функцію :
F Y ( k ) = I p ( r , k + 1 ) {\displaystyle F_{Y}(k)=I_{p}(r,k+1)} . Твірна функція моментів від’ємного біноміального розподілу має вигляд:
M Y ( t ) = ( p 1 − q e t ) r {\displaystyle M_{Y}(t)=\left({\frac {p}{1-qe^{t}}}\right)^{r}} , звідки
E [ Y ] = r q p {\displaystyle \mathbb {E} [Y]=r{\frac {q}{p}}} ,
Дискретні одновимірні зі скінченним носієм Дискретні одновимірні з нескінченним носієм Неперервні одновимірні з носієм на обмеженому проміжку Неперервні одновимірні з носієм на напів-нескінченному проміжку Неперервні одновимірні з носієм на всій дійсній прямій Неперервні одновимірні з носієм змінного типу Змішані неперервно-дискретні одновимірні Багатовимірні (спільні) Напрямкові Вироджені та сингулярні [en] Сімейства