将负二项参数从R翻译为Excel
我应用了fitdistrplus包，以适应经验分布。 原来，最好的答案是具有参数的负二项式分布：
size=0.6900788 mu=2.6522087 dnbinom(0:10, mu = 2.6522087, size =0.6900788) [1] 0.33666338 0.18435650 0.12362301 0.08796440 0.06439416 0.04793144 0.03607044 0.02735574 0.02086667 0.01598815 0.01229390
我现在试图在EXCEL上生成相同的数字，其中参数以不同的格式需要：
NEGBINOMDIST(number_f,number_s,probability_s)
我该怎么做？ 有任何想法吗？ 非常感谢..
根据微软的文档 ，Excel使用标准的“n次失败之前的抽奖数量”定义; fitdistrplus所使用的参数化是fitdistrplus中提到的替代方法：
另一种参数化（通常用于生态）是指 “mu”和“size”，即“prob”='size /（size + mu）'的分散参数 。 在这个参数化中方差是“mu + mu ^ 2 / size”。
所以，如果你想从mu和size返回prob和size （Excel的probability_s和number_s分别），你需要
number_s=size probability_s=size/(size+mu) muval <- 2.6522087 sizeval <- 0.6900788 (probval <- sizeval/(sizeval+muval)) ## [1] 0.206469 all.equal(dnbinom(0:10,mu=muval,size=sizeval), dnbinom(0:10,prob=probval,size=sizeval)) ## TRUE
然而，你还没有完成，因为（正如@James所述）Excel只允许number_s正整数，上面的估计值是0.69。 您可能需要在Excel相关的论坛上search/询问如何克服这个限制…在最坏的情况下，因为Excel确实有gamma函数的实现 ，您可以使用?dnbinom给出的公式
Gamma(x+n)/(Gamma(n) x!) p^n (1-p)^x
实现你自己的NB的计算（这个公式允许n非整数值）。 在Excel中使用GAMMLN函数来计算归一化常数的分子和分母是最好的…如果幸运的话，那里有人会为你节省一些麻烦，并且已经实现了…