[{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BlogPosting","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/yomiale-negatyw-wikipedia\/#BlogPosting","mainEntityOfPage":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/yomiale-negatyw-wikipedia\/","headline":"Yomiale negatyw – Wikipedia","name":"Yomiale negatyw – Wikipedia","description":"before-content-x4 Pod wzgl\u0119dem prawdopodobie\u0144stwa i statystyki a Negatywne prawo dwumianowe jest rozk\u0142adem dyskretnego prawdopodobie\u0144stwa liczby niepowodze\u0144 w serii niezale\u017cnych test\u00f3w","datePublished":"2021-12-28","dateModified":"2021-12-28","author":{"@type":"Person","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/author\/lordneo\/#Person","name":"lordneo","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/author\/lordneo\/","image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","height":96,"width":96}},"publisher":{"@type":"Organization","name":"Enzyklop\u00e4die","logo":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","width":600,"height":60}},"image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/wikimedia.org\/api\/rest_v1\/media\/math\/render\/svg\/67a4418706722d97c52140bfd8d8abaf1f5ceaad","url":"https:\/\/wikimedia.org\/api\/rest_v1\/media\/math\/render\/svg\/67a4418706722d97c52140bfd8d8abaf1f5ceaad","height":"","width":""},"url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/yomiale-negatyw-wikipedia\/","wordCount":11827,"articleBody":"     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});before-content-x4Pod wzgl\u0119dem prawdopodobie\u0144stwa i statystyki a Negatywne prawo dwumianowe jest rozk\u0142adem dyskretnego prawdopodobie\u0144stwa liczby niepowodze\u0144 w serii niezale\u017cnych test\u00f3w Bernoulli i identycznie rozmieszczonych z sta\u0142\u0105 liczb\u0105 N sukcesu. Na przyk\u0142ad jest to rozk\u0142ad prawdopodobie\u0144stwa liczby akumulator\u00f3w uzyskanych w serii baterii lub twarzy, dop\u00f3ki nie zobaczysz N twarze. M\u00f3wi\u0105c dok\u0142adniej, opisuje nast\u0119puj\u0105c\u0105 sytuacj\u0119: Do\u015bwiadczenie to seria niezale\u017cnych wydruk\u00f3w, co daje sukces z prawdopodobie\u0144stwem P (sta\u0142e przez ca\u0142e do\u015bwiadczenie) i awaria z dodatkowym prawdopodobie\u0144stwem 1- P . To do\u015bwiadczenie trwa do momentu uzyskania danej liczby N sukcesu. Zmienna losowa reprezentuj\u0105ca liczb\u0119 awarii, przed uzyskaniem podanej liczby N Sukces, a nast\u0119pnie nast\u0105pi\u0142 negatywne prawo dwumianowe. Jego parametry to: liczba N oczekiwany sukces i prawdopodobie\u0144stwo P powodzenie. Parametr N czasami jest odnotowane R , jak na ilustracji przeciwnej.        (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4Prawo jest uog\u00f3lnione w dw\u00f3ch parametrach R I P , Lub R mo\u017ce przyjmowa\u0107 \u015bci\u015ble pozytywne warto\u015bci rzeczywiste. To uog\u00f3lnienie jest r\u00f3wnie\u017c znane jako Loi de Band [[[ 2 ] , Na cze\u015b\u0107 matematyka George’a P\u00f3lyi.   Table of Contents       (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4Definicja pierwszego ca\u0142ego parametru [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Alternatywne definicje [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Uog\u00f3lnienie na pierwszy prawdziwy parametr [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Funkcja dystrybucyjna [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Mieszanka praw gamma-poisson [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Konwergencja w kierunku prawa rybnego [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Link z prawem geometrycznym [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Link z prawem dwumianowym [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Somme stabilno\u015b\u0107 [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Czas oczekiwania w procesie Bernoulli [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Prawo rybne \u201enadmiernie obstraszone\u201d [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Powi\u0105zane artyku\u0142y [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Bibliografia [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Definicja pierwszego ca\u0142ego parametru [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Ujemne prawo dwumianowe zale\u017cy od dw\u00f3ch parametr\u00f3w, ale mo\u017cliwe jest kilka innych ustawie\u0144. Powszechna konfiguracja wprowadza naturaln\u0105 liczb\u0119 ca\u0142kowit\u0105 N nie zero i prawdziwe non -zero [[[ 3 ] P mi\u0119dzy 0 a 1. cz\u0119sto wprowadza dodatkowe prawdopodobie\u0144stwo Q = 1 – P . Masowa funkcja zmiennej losowej roz\u0142o\u017conej zgodnie z ujemnym prawem dwumianowym parametr\u00f3w N I P We\u017a nast\u0119puj\u0105cy formularz: F ( k ; N W P ) = (k+n\u22121k)P nQ k   \u2200 k = 0 W Pierwszy W … {DisplayStyle f (k; n, p) = {k+n-1 wybierz k} p^{n} q^{k} ~~~ forall k = 0,1, kropki}  Lub        (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4(k+n\u22121k){DisplayStyle {k+n-1 wybierz k}} jest wsp\u00f3\u0142czynnikiem dwumianowym. Negatywne prawo dwumianowe jest interpretowane jako prawo prawdopodobie\u0144stwa zmiennej losowej X kt\u00f3ry ma liczb\u0119 niepowodze\u0144 zaobserwowanych przed uzyskaniem N sukces serii niezale\u017cnych do\u015bwiadcze\u0144, wiedz\u0105c, \u017ce prawdopodobie\u0144stwo sukcesu jest P . Wi\u0119c P ( X = k ) = F ( k ; N W P ) = (k+n\u22121n\u22121)P nQ k   \u2200 k = 0 W Pierwszy W … {DisplayStyle Mathbb {p} (x = k) = f (k; n, p) = {k+n-1 wybierz n-1}, p^{n}, q^{k} ~~~ forall k = 0,1, kropki}  Masowa funkcja dwumianowego ujemnego mo\u017cna r\u00f3wnie\u017c zapisa\u0107 w postaci F ( k ; N W P ) = (\u2212nk)P n( – Q ) k   \u2200 k = 0 W Pierwszy W … {DisplayStyle f (k; n, p) = {-n wybierz k} p^{n} (-q)^{k} ~~~ forall k = 0,1, kropki}  Lub (\u2212nk){displayStyle {-n wybierz k}} jest uog\u00f3lnionym wsp\u00f3\u0142czynnikiem dwumianowym dla negatywnej liczby ca\u0142kowitej i jest zdefiniowany przez (\u2212nk)= (\u2212n)(\u2212n\u22121)\u22ef(\u2212n\u2212k+1)k!{displayStyle {-n wybierz k} = {frac {(-n) (-n-1) cdots (-n-k+1)} {k!}}} . To wyra\u017cenie uzasadnia nazw\u0119 negatywnego prawa dwumianowego nadanego tego prawa prawdopodobie\u0144stwa. U\u0142atwia r\u00f3wnie\u017c, dzi\u0119ki zastosowaniu wzoru pary ujemnej, obliczanie jej nadziei I [[[ X ] = nqP {DisplayStyle Mathbb {e} [x] = {frac {nq} {p}}}} i jego wariancja W A R ( X ) = nqp2{DisplayStyle var (x) = {frac {nq} {p^{2}}}}} . Je\u015bli zmienna losowa X przestrzega negatywnego dwumianowego prawa parametr\u00f3w N I P Nast\u0119pnie mo\u017cemy odnotowa\u0107 [[[ 4 ] X \u223c B N ( N W P ) {DisplayStyle xsim {Mathcal {Bn}} (n, p)} . Alternatywne definicje [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Czasami znajdujemy nast\u0119puj\u0105c\u0105 alternatywn\u0105 definicj\u0119: negatywne prawo dwumianowe [[[ 5 ] parametry N I P , nazywane r\u00f3wnie\u017c Prawo Pascal odr\u00f3\u017cni\u0107 go od pierwszej definicji [[[ 6 ] , jest prawem losowej zmiennej I w tym liczba test\u00f3w wymaganych przed uzyskaniem N powodzenie. Wi\u0119c P( I = M ) = (m\u22121m\u2212n)pnqm\u2212n= (m\u22121n\u22121)pnqm\u2212n   \u2200 M = N W N + Pierwszy W … {DisplayStyle Mathbb {p} (y = m) = {m-1 wybierz m-n} p^{n} q^{m-n} = {m-1 wybierz n-1} p^{n} q^{m-n} ~ ~~ forall m = n, n+1, kropki} Dwie funkcje masowe (dla X i dla I ) wywnioskowa\u0107 od siebie przez substytucj\u0119 I = X + N I M = k + N , Zatem I [[[ X ] = I [[[ I ] – N = np– N = nqpI By\u0142 \u2061 ( X ) = By\u0142 \u2061 ( I ) = nqp2{DisplayStyle Mathbb {e} [x] = mathbb {e} [y] -n = {frac {n} {p}} -n = {frac {nq} {p}} {et}} opera {varname opera {varname opera {varname oper\u0119 } (X) = operatorname {var} (y) = {frac {nq} {p^{2}}}} .  Ujemne prawo dwumianowe jest czasem definiowane jako liczba sukces\u00f3w zaobserwowanych przed uzyskaniem podanej liczby N szachy, co prowadzi do interweniowania roli parametr\u00f3w P I Q a tak\u017ce s\u0142owa \u201esukces\u201d i \u201epora\u017cka\u201d. Poni\u017cej we\u017amiemy pierwsz\u0105 definicj\u0119, aby zdefiniowa\u0107 negatywne prawo dwumianowe. Uog\u00f3lnienie na pierwszy prawdziwy parametr [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Mo\u017cliwe jest uog\u00f3lnienie definicji ujemnego prawa dwumianowego na parametr R \u015aci\u015ble pozytywny rzeczywisto\u015b\u0107 (kt\u00f3ry nast\u0119pnie zast\u0119puje ca\u0142y parametr N ) Zastosowanie uog\u00f3lnionych wsp\u00f3\u0142czynnik\u00f3w dwumianowych. Dok\u0142adniej, dla R \u015bci\u015ble pozytywny prawdziwy i P Prawdziwe niezerowe mi\u0119dzy 0 a 1, negatywne (uog\u00f3lnione) dwumianowe prawo parametr\u00f3w R I P to dyskretne prawo okre\u015blone przez funkcj\u0119 masow\u0105 F ( k ; R W P ) = (k+r\u22121k)P rQ k= (k+r\u22121)kk!P rQ k= \u0393(k+r)k!\u0393(r)P rQ k   \u2200 k = 0 W Pierwszy W … {DisplayStyle f (k; r, p) = {k+r-1 wybierz k} p^{r} q^{k} = {frac {(k+r-1) _ {k}} {k!} } p^{r} q^{k} = {frac {gamma (k+r)} {k! gamma (r)}} p^{r} q^{k} ~~~ forall k = 0,1 , kropki}  Lub ( X ) k = X ( X – Pierwszy ) … ( X – k + Pierwszy ) {displayStyle (x) _ {k} = x (x-1) kropki (x-k+1)} wyznacza malej\u0105ce czynniki i C {DisplayStyle Gamma} wyznacza funkcj\u0119 gamma. Ta definicja pozostaje oczywi\u015bcie zgodna z definicj\u0105 w przypadku ca\u0142ej konfiguracji. Negatywne prawo dwumianowe uog\u00f3lnione na prawdziwy parametr jest czasem nazywane Loi de Band [[[ 2 ] . W ramach tego uog\u00f3lnienia nie mo\u017cna ju\u017c interpretowa\u0107 prawa pod wzgl\u0119dem sukcesu. Funkcja dystrybucyjna [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Funkcj\u0119 dystrybucji mo\u017cna wyrazi\u0107 za pomoc\u0105 funkcji regularnej wersji beta: F ( k ) = I p( N W k + Pierwszy ) {DisplayStyle f (k) = i_ {p} (n, k+1)} .  Demonstracja przez nawr\u00f3t k dowodzi tego F ( k ) = Pierwszy – Q k+1\u2211 i=0n\u22121(k+ii)P i{DisplayStyle f (k) = 1-Q^{k+1}, sum _ {i = 0}^{n-1} {k+i wybieram i}, p^{i}} .  Mieszanka praw gamma-poisson [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Negatywne prawo dwumianowe (powszechne) z parametrami R \u015bci\u015ble pozytywny prawdziwy i P = ( Pierwszy + th ) – Pierwszy {DisplayStyle p = (1+theta)^{-1}} Lub th jest \u015bci\u015ble pozytywny rzeczywisto\u015b\u0107 jest r\u00f3wna mieszaninie praw gamma-poisson, gdzie R I th s\u0105 parametrami prawa gamma. Demonstracja Albo X\u03bb{DisplayStyle x_ {Lambda}} Zgodnie z parametrem prawem rybnym L I F ( L ; R W th ) {DisplayStyle f (Lambda; r, theta)} G\u0119sto\u015b\u0107 prawa gamma parametr\u00f3w R I th (\u015bci\u015ble pozytywny rzeczywisto\u015b\u0107). Je\u015bli X wyznacza zmienn\u0105 losow\u0105 z mieszanki, a nast\u0119pnie dla dowolnej liczby ca\u0142kowitej k na  P(X=k)=\u222b0+\u221eP(X\u03bb=k)f(\u03bb;r,\u03b8)d\u03bb=\u222b0+\u221e\u03bbke\u2212\u03bbk!\u03bbr\u22121e\u2212\u03bb\/\u03b8\u0393(r)\u03b8rd\u03bb=\u222b0+\u221e\u03bbk+r\u22121e\u2212\u03bb\u03b8+1\u03b8k!\u0393(r)\u03b8rd\u03bb{DisplayStyle {begin {wyr\u00f3wnany} mathbb {p} (x = k) & = int _ {0}^{+infty} mathb} mathbb {p} (x_ {lamma} = k), f (Lambda; r, theta theta ), Mathrm {d} lambda \\ & = int _ {0} ^{+infrac {dfrac {lambda ^{k} operatorname {e} ^{-Lambda} {k!}}} {Lambda ^{R-11} Operatorameameameameam {e} ^{-lamma} {r) ^{r}}, mathrm {d} lambda \\ & = int _ {0} ^{+infrac {dfrac {lamma lambda ^{k+r-1} operatorame { e} ^{-lamma {frac {frac {theta}} {theta}}}} {k! gamma (r) theta ^{r}}}, mathrm {d} Lambda end {wyr\u00f3wnany}}}}}}  Zmienna zmiana T = L ( Pierwszy + th ) \u03b8\u22121{DisplayStyle t = lambda, (1+theta) theta ^{-1}} prowadzi do :  P(X=k)=(\u03b8\u03b8+1)r+k1\u0393(r)k!\u03b8r\u222b0+\u221etk+r\u22121e\u2212tdt=\u0393(k+r)\u0393(r)k!(1\u03b8+1)r(\u03b8\u03b8+1)k{DisplayStyle {begin {wyr\u00f3wnany} mathbb {p} (x = k) & = left ({dfrac {theta} {theta} {theta +1}} right)^{r +k} {dfrac {1} {gamma (gamma ( r) k! theta ^{r}}} int _ {0} ^{+infty} t ^{k+r-1} operatorame {e} ^{-t}, mathrm {d} t \\ & = {dfrac {Gammaa (gamma (gamma). K +r)} {gammaa (r) k!}} Lewy ({dfrac {1}} {The +1}} right) k} end {wyr\u00f3wnany}}}}}}}}}}}}}}  Na stawianiu Q = th ( Pierwszy + th )\u22121{DisplayStyle q = theta (1+theta)^{-1}} , Zwracamy uwag\u0119 P + Q = 1 I  P( X = k ) = \u0393(k+r)\u0393(r)k!prqk{DisplayStyle Mathbb {p} (x = k) = {dfrac {gamma (k+r)} {gamma (r) k!}} p^{r} q^{k}}}.  Konwergencja w kierunku prawa rybnego [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Negatywne dwumianowe prawo parametr\u00f3w N I P = N ( N + L ) – Pierwszy {DisplayStyle p = n (n+lambda)^{-1}} z L Prawdziwy ustalony \u015bci\u015ble pozytywny zbiega s\u0142abo w kierunku prawa parametr\u00f3w rybnych L Kiedy N zbiega si\u0119 w kierunku niesko\u0144czono\u015bci. Innymi s\u0142owy, je\u015bli X N \u223c B N ( N W N \/( N + L ) ) {DisplayStyle x_ {n} sim {Mathcal {bn (n, n\/(n+lambda))}}}} I X \u223c P ( L ) {DisplayStyle xsim {Mathcal {p}} (lambda)} Mamy wi\u0119c zbie\u017cno\u015b\u0107 zgodnie z prawem X N \u2192 X {DisplayStyle x_ {n} Rightarrow x} . Demonstracja Zauwa\u017camy, \u017ce masowa funkcja Xn{DisplayStyle x_ {n}} mo\u017ce przepisa\u0107:  P( Xn= k ) = \u03bbkk!An+k\u22121k(n+\u03bb)k1(1+\u03bbn)n{DisplayStyle Mathbb {p} (x_ {n} = k) = {frac {lambda ^{k}} {k!}}, {frac {a_ {n+k-1} ^{k}} {(n+} {(n+ lambda)^{k}}}, {frac {1} {left (1+ {frac {lambda} {n}} right)^{n}}}}}}  Lub An+k\u22121k{DisplayStyle A_ {n+K-1}^{k}}} to liczba permutacji lub uk\u0142ad k elementy w\u015br\u00f3d N + k – Pierwszy . Nast\u0119pnie mamy konwergencj\u0119  limn\u2192\u221eP( Xn= k ) = \u03bbkk!Pierwszy 1exp\u2061(\u03bb)= P( X = k ) {DisplayStyle lim _ {to inffty} mathbb {p} (x_ {n} = k) = k) = {frac {lambda ^{k}} {k!}}, 1, {frac {1}} exp (lambada exp (lambada exp (lambada exp (Lambada} exp (Lambada )}}. = Mathbb {p} (x = k)}.  Link z prawem geometrycznym [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Poniewa\u017c istniej\u0105 dwie definicje negatywnego prawa dwumianowego, istniej\u0105 dwie definicje prawa geometrycznego. Je\u015bli modeluje liczb\u0119 awarii przed pierwszym sukcesem, odpowiada ujemnemu przepisowi dwumianowe parametr\u00f3w 1 i P . G( P ) = BN( Pierwszy W P ) {DisplayStyle {Mathcal {g}} (p) = {Mathcal {bn}} (1, p)} .  I X N jest losow\u0105 zmienn\u0105 rozmieszczon\u0105 zgodnie z ujemnym prawem dwumianowym parametr\u00f3w N I P , WI\u0118C X N jest sum\u0105 N Niezale\u017cne zmienne losowe rozmieszczone zgodnie z prawem parametr\u00f3w geometrycznych P . Ograniczenie centralne twierdzi r\u00f3wnie\u017c, \u017ce wskazuje to X N jest w przybli\u017ceniu normalne, dla N wystarczaj\u0105co du\u017cy. Link z prawem dwumianowym [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Ponadto, je\u015bli I k + N jest zmienn\u0105 losow\u0105 rozmieszczon\u0105 zgodnie z dwumianowym prawem parametr\u00f3w k + N I P , WI\u0118C P(Xn\u2264k)=Ip(n,k+1)=1\u2212I1\u2212p(k+1,n)=1\u2212I1\u2212p((k+n)\u2212(n\u22121),(n\u22121)+1)=1\u2212P(Yk+n\u2264n\u22121)=P(Yk+n\u2265n).{displayStyle {begin {wyr\u00f3wnany} mathbb {p} (x_ {n} leq k) & {} = i_ {p} (n, k+1) \\ & {} = 1-i_ {1-p} (k+ 1, n) \\ & {} = 1-i_ {1-p} ((k+n)-(n-1), (n-1) +1) \\ & {} = 1-MATHBB {p} ( Y_ {k+n} leq n-1) \\ & {} = mathbb {p} (y_ {k+n} geq n) .end {wyr\u00f3wnany}}}  Ostatni wiersz odbywa si\u0119 w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b: jest to prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce p\u00f3\u017aniej k + N Testy, s\u0105 przynajmniej N powodzenie. Zatem negatywne prawo dwumianowe mo\u017ce by\u0107 postrzegane jako wzajemno\u015b\u0107 prawa dwumianowego. Somme stabilno\u015b\u0107 [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Suma k niezale\u017cne zmienne losowe i rozpowszechnione zgodnie z prawem ujemnym parametr\u00f3w dwumianowych P i odpowiednio N Pierwszy W N 2 , …, N k jest nadal negatywnym prawem dwumianowym, parametr\u00f3w P I N = N Pierwszy +…+ N k . Ta w\u0142a\u015bciwo\u015b\u0107 jest \u0142atwo wykazana z wyra\u017cenia moment\u00f3w generuj\u0105cych funkcj\u0119. Czas oczekiwania w procesie Bernoulli [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Dla ka\u017cdej ca\u0142o\u015bci N , negatywne prawo dwumianowe to rozk\u0142ad sukcesu i niepowodze\u0144 w serii test\u00f3w Bernoulli IID. Dla k + N Testy Bernoulli, z prawdopodobie\u0144stwem sukcesu P , negatywne prawo dwumianowe daje prawdopodobie\u0144stwo k awarie i N Sukces, ostatni losowanie jest sukcesem. Innymi s\u0142owy, negatywne prawo dwumianowe jest rozk\u0142adem liczby niepowodze\u0144 wcze\u015bniej N -sukces w testach Bernoulli, prawdopodobie\u0144stwa sukcesu P . Rozwa\u017c nast\u0119puj\u0105cy przyk\u0142ad. Kilka razy uruchamiamy uczciwe ko\u015bci, a Face 1 jest uwa\u017cany za sukces. Prawdopodobie\u0144stwo sukcesu w ka\u017cdym te\u015bcie wynosi 1\/6. Liczba test\u00f3w niezb\u0119dnych do uzyskania 3 sukces\u00f3w nale\u017cy do zestawu niesko\u0144czonego {3, 4, 5, 6, …}. Ta liczba test\u00f3w jest zmienn\u0105 losow\u0105 rozmieszczon\u0105 zgodnie z ujemnym prawem dwumianowym (przesuni\u0119cie, poniewa\u017c ca\u0142o\u015b\u0107 zaczyna si\u0119 od 3, a nie od 0). Liczba awarii przed trzecim sukcesem nale\u017cy do ca\u0142ego {0, 1, 2, 3, …}. Ta liczba awarii jest r\u00f3wnie\u017c rozdzielana zgodnie z ujemnym prawem dwumianowym. Prawo rybne \u201enadmiernie obstraszone\u201d [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Negatywne prawo dwumianowe, w szczeg\u00f3lno\u015bci w alternatywnej parametryzacji opisanej powy\u017cej, jest interesuj\u0105c\u0105 alternatyw\u0105 dla prawa rybnego. Jest to szczeg\u00f3lnie przydatne do dyskretnych danych, z warto\u015bciami w dodatnim zestawie dodatnim, kt\u00f3rego wariancja empiryczna przekracza \u015bredni\u0105 empiryczn\u0105. Je\u015bli ryba jest u\u017cywana do modelowania takich danych, \u015brednia i wariancja musz\u0105 by\u0107 r\u00f3wne. W takim przypadku obserwacje s\u0105 \u201enadmiernie obstawione\u201d w por\u00f3wnaniu z modelem FISH. Poniewa\u017c ujemne prawo dwumianowe ma dodatkowy parametr, mo\u017cna je wykorzysta\u0107 do dostosowania wariancji niezale\u017cnie od \u015bredniej. \u2191 Negatywne prawo dwumianowe mo\u017cna uog\u00f3lni\u0107 w \u015bci\u015ble pozytywnym parametrze rzeczywistym, w tym przypadku odnotowujemy parametr R zamiast N Ze wzgl\u0119du na przejrzysto\u015b\u0107. Dla tego uog\u00f3lnienia wszystkie wzory infoboitus pozostaj\u0105 prawdziwe poprzez zmian\u0119 wyst\u0105pienia N W R . Wsp\u00f3\u0142czynnik dwumianowy w funkcji masy staje si\u0119 nast\u0119pnie uog\u00f3lnionym wsp\u00f3\u0142czynnikiem dwumianowym.  \u2191 A et b Nie myli\u0107 z prawem Markov-P\u00f3lyi.  \u2191 Prawdopodobie\u0144stwo P nie mo\u017ce by\u0107 zerowe, poniewa\u017c w przeciwnym razie nie mo\u017cna by obserwowa\u0107, na zako\u0144czeniu N oczekiwany sukces. Poza tym zauwa\u017cymy, \u017ce je\u015bli zast\u0105pimy 0 za P W formule funkcji masowej, ten ostatni zawsze by\u0142by zerowy, niezale\u017cnie od warto\u015bci k , kt\u00f3re nie by\u0142yby odpowiednie dla funkcji masy, kt\u00f3rej suma na wszystkie warto\u015bci k Musi by\u0107 wart 1.  \u2191 Astrid Jourdan i C\u00e9lestin C Kokonendji \u201d Przeci\u0105\u017cenie i uog\u00f3lniony ujemny model dwumianowy \u00bb, Przegl\u0105d statystyki stosowanej W tom. 50, 2002 W P. 73-86 ( Czytaj online )  \u2191 D. Ghorbanzadeh, Prawdopodobie\u0144stwa: poprawne \u0107wiczenia , Technip, 1998 ( Czytaj online ) W P. 156 .  \u2191 G. Millot, Zrozum i przeprowadzaj testy statystyczne za pomoc\u0105 R , Superior Boeck, 2018 ( Czytaj online ) W P. 269-271 .  Powi\u0105zane artyku\u0142y [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Bibliografia [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] (W) Joseph M. Hilbe (W) W Ujemna regresja dwumianowa , Cambridge University Press, 2007 ( Czytaj online )        (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4"},{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/#breadcrumbitem","name":"Enzyklop\u00e4die"}},{"@type":"ListItem","position":2,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/yomiale-negatyw-wikipedia\/#breadcrumbitem","name":"Yomiale negatyw – Wikipedia"}}]}]