49477_fr-FR

liliconcom

Quantile de distributions binomiales et hypergéométriques négatives

Salut à tous,

Existe-t-il un moyen d’obtenir un quantile des distributions binomiales et hypergéométriques négatives?

 

Merci.

Re: Quantile des distributions binomiales et hypergéométriques négatives

salut @ptolomey ,

Je pense que les boucles sont en réalité équivalentes.  Si la condition est remplie, x ++ n'est jamais évalué à nouveau et la boucle sera interrompue lorsqu'elle reviendra pour vérifier à nouveau la condition While.  J'ai testé les deux versions et elles renvoient les mêmes valeurs.  Bien que, je pense que l'utilisation de break () dans la boucle while est probablement préférable à ce que j'ai fait.

Re: Quantile des distributions binomiales et hypergéométriques négatives

salut cwillden ,

Merci pour la solution élégante.

Il y a juste un commentaire à cela.

La boucle fournie par vous retournera nombre entier variable aléatoire + 1 au lieu variable aléatoire entière .

La boucle corrigée est:

while(1,
 if(
  Hypergeometric Distribution(N_pop, K, N_samp, x) >= quantile,
  Break(),
  x++
 );
      );

 

Re: Quantile des distributions binomiales et hypergéométriques négatives

---

@ptolomey a écrit:

salut cwillden ,

Merci de votre réponse.

Je pardonne de ne pas avoir souligné dans le post précédent que je suis intéressé à trouver Binôme négatif Quantile et Quantile hypergéométrique fonctions dans JMP.

S'il vous plaît aviser si vous savez comment calculer Quantile pour ces distributions discrètes.

 

Merci.

---

Donc, vous voulez alors l'inverse du CDF, n'est-ce pas? Vous voulez une fonction dans laquelle vous entrez un quantile et les paramètres de distribution et la fonction renvoie une valeur de la variable aléatoire qui correspond au quantile spécifié? Les fonctions que j'ai suggérées sont le CDF et prennent une valeur pour la variable aléatoire et renvoient le quantile.  Je veux juste m'assurer que nous sommes sur la même page.

Si tel est le cas, je ne pense pas qu'il existe de fonctions intégrées dans JMP, ce qui peut être dû au fait qu’elles constitueraient une fonction de pas si la distribution est discrète. Vous pouvez écrire vos propres fonctions quantiles en utilisant des boucles pour trouver la plus petite valeur de votre variable aléatoire supérieure au quantile souhaité.

 

Par exemple:

Hypergeometric Quantile = function({quantile, N_pop, K, n_samp},
 x=0;
 condition = 0;
 while(!condition,
  If(
   Hypergeometric Distribution(N_pop, K, N_samp, x) >= quantile,
   condition = 1,
   x++
  );
 );
 x
);

Hypergeometric Quantile(0.5, 100, 20, 10); //returns the value 2

 

Re: Quantile des distributions binomiales et hypergéométriques négatives

salut cwillden ,

Merci de votre réponse.

Je pardonne de ne pas avoir souligné dans le post précédent que je suis intéressé à trouver Binôme négatif Quantile et Quantile hypergéométrique fonctions dans JMP.

S'il vous plaît aviser si vous savez comment calculer Quantile pour ces distributions discrètes.

 

Merci.

Re: Quantile des distributions binomiales et hypergéométriques négatives

Juste pour ajouter à @cwillden commentaire, toutes ces fonctions se trouvent facilement dans l’index des scripts

     Aide> Index de script

Il faut apprendre à consulter cette documentation comme première étape de ces questions.

Re: Quantile des distributions binomiales et hypergéométriques négatives

Oui! Il existe des fonctions pour ces deux distributions.  Découvrez la distribution hypergéométrique () et la distribution binomiale négative ().  Pour le PMF, consultez Probabilité hypergéométrique et Probabilité binomiale négative ()

Exemple de distribution hypergéométrique:

N_pop=100;
K=20;
n_samp = 10;
x=4;

Hypergeometric Distribution(N_pop,K,n_samp,x);

Exemple de distribution binomiale Neg:

p = 0.5; //prob. of success
n = 10; //number of succeses
x = 5;

Neg Binomial Distribution(p, n, x);