Отрицательное биномиальное распределение

Отрицательная биномиальная случайная величина с параметрами \(n\) и \(p\in\left(0,1\right)\) может быть определен как количество дополнительный независимых испытаний (помимо \(n\) ) требуется для накопления общего количества \(n\) успехи, где вероятность успеха в каждом испытании равна \(p.\) Эквивалентно, эта случайная величина представляет собой количество неудач, встреченных при накоплении \(n\) успехов в независимых испытаниях эксперимента, который успешен с вероятностью \(p.\) Таким образом,

\begin{eqnarray*} p\left(k;n,p\right) & = & \left(\begin{array}{c} k+n-1\\ n-1\end{array}\right)p^{n}\left(1-p\right)^{k}\quad k\geq0\\ F\left(x;n,p\right) & = & \sum_{i=0}^{\left\lfloor x\right\rfloor }\left(\begin{array}{c} i+n-1\\ i\end{array}\right)p^{n}\left(1-p\right)^{i}\quad x\geq0\\ & = & I_{p}\left(n,\left\lfloor x\right\rfloor +1\right)\quad x\geq0\\ \mu & = & n\frac{1-p}{p}\\ \mu_{2} & = & n\frac{1-p}{p^{2}}\\ \gamma_{1} & = & \frac{2-p}{\sqrt{n\left(1-p\right)}}\\ \gamma_{2} & = & \frac{p^{2}+6\left(1-p\right)}{n\left(1-p\right)}.\end{eqnarray*}

Напомним, что \(I_{p}\left(a,b\right)\) является неполным бета-интегралом.

Реализация: scipy.stats.nbinom