借助于sympy.stats.NegativeMultinomial()方法,我们可以创建具有负多项式分布的离散随机变量。
用法:sympy.stats.NegativeMultinomial(syms, k, p) 参数: syms:the symbol k:number of failures before the experiment is stopped, a positive integer p:event probabilites, p>= 0 and p<= 1 返回:a discrete random variable with Negative Multinomial Distribution.
范例1:
Python3
# import sympy, NegativeMultinomia, density, symbols
from sympy.stats import density
from sympy.stats.joint_rv_types import NegativeMultinomial
from sympy import symbols, pprint
p1, p2, p3 = symbols('p1, p2, p3', positive = True)
x1, x2, x3 = symbols('x1, x2, x3', nonnegative = True, integer = True)
# using sympy.stats.NegativeMultinomial() method
N = NegativeMultinomial('N', 3, p1, p2, p3)
negMulti = density(N)(x1, x2, x3)
pprint(negMulti)
输出:
x1 x2 x3 3 p1 *p2 *p3 *(-p1 - p2 - p3 + 1) *Gamma(x1 + x2 + x3 + 3) ----------------------------------------------------------- 2*x1!*x2!*x3!
范例2:
Python3
# import sympy, NegativeMultinomia, density, symbols
from sympy.stats import density
from sympy.stats.joint_rv_types import NegativeMultinomial
from sympy import symbols, pprint
x1, x2, x3 = symbols('x1, x2, x3', nonnegative = True, integer = True)
# using sympy.stats.NegativeMultinomial() method
N = NegativeMultinomial('N', 2, 1 / 3, 1 / 2)
negMulti = density(N)(x1, x2, x3)
pprint(negMulti)
输出:
-x2 -x1 2 *3 *Gamma(x1 + x2 + x3 + 2) --------------------------------- 36*x1!*x
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注:本文由纯净天空筛选整理自ravikishor大神的英文原创作品 sympy.stats.NegativeMultinomial() function in Python。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。