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R中的pnbinom(q, size, prob, mu, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)是如何连接到scipy中的scipy.stats.nbinom.pmf(k，n，p，loc=0(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插入q，即分位数的矢量，a插入size，p插入"prob"。

另一方面，在SciPy中，我假设n是用作size的，p是我们在R中用作prob的。在该设置中，nbinom.pmf(k, a, p) = 0.01530062999480606。

有人能帮我确认一下我缺了什么吗？

Answer 1

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

尝试nbinom.cdf(k, a, p)从scipy中获取cdf，或者尝试dnbinom(k, a, p)在R.中获取pmf