标签：1.0 numberOfTrials 实现 double 代码 random 二项分布 trials public

public class NegativeBinomialDistribution : DiscreteDistribution
    {
        private int trials;

        private double p;

        public double ProbabilityOfSuccess => this.p;

        public int NumberOfTrials => this.trials;

        public override double Mean => (double)this.trials * (1.0 - this.p) / this.p;

        public override double Variance => (double)this.trials * (1.0 - this.p) / (this.p * this.p);

        public override double Skewness => (2.0 - this.p) / Math.Sqrt((double)this.trials * (1.0 - this.p));

        public override double Kurtosis => (6.0 - this.p * (6.0 - this.p)) / ((double)this.trials * (1.0 - this.p));

        private void Initialize(int numberOfTrials, double probability)
        {
            if (numberOfTrials < 0)
            {
                ThrowException.ArgumentOutOfRange("numberOfTrials");
            }
            if (probability < 0.0 || probability > 1.0)
            {
                ThrowException.ArgumentOutOfRange("probability");
            }
            this.trials = numberOfTrials;
            this.p = probability;
        }

        private static int GetRandomVariateInternal(System.Random random, int n, double p)
        {
            if (p == 1.0)
            {
                return n;
            }
            if (n == 1)
            {
                return GeometricDistribution.GetRandomVariate(random, p);
            }
            double randomVariate;
            do
            {
                randomVariate = GammaDistribution.GetRandomVariate(random, n, (1.0 - p) / p);
            }
            while (randomVariate == 0.0);
            return PoissonDistribution.GetRandomVariate(random, randomVariate);
        }

        public static int GetRandomVariate(System.Random random, int numberOfTrials, double probabilityOfSuccess)
        {
            if (random == null)
            {
                ThrowException.ArgumentNull("random");
            }
            if (numberOfTrials <= 0)
            {
                ThrowException.ArgumentOutOfRange("numberOfTrials");
            }
            if (probabilityOfSuccess < 0.0 || probabilityOfSuccess > 1.0)
            {
                ThrowException.ArgumentOutOfRange("probabilityOfSuccess");
            }
            return new NegativeBinomialDistribution(numberOfTrials, probabilityOfSuccess).GetRandomVariate(random);
        }

        public NegativeBinomialDistribution(int numberOfTrials, double probabilityOfSuccess)
        {
            if (numberOfTrials <= 0)
            {
                ThrowException.ArgumentOutOfRange("numberOfTrials");
            }
            if (probabilityOfSuccess < 0.0 || probabilityOfSuccess > 1.0)
            {
                ThrowException.ArgumentOutOfRange("probabilityOfSuccess");
            }
            this.Initialize(numberOfTrials, probabilityOfSuccess);
        }

        public override double Probability(int n)
        {
            if (n < this.trials)
            {
                return 0.0;
            }
            if (this.p == 1.0)
            {
                if (n == this.trials)
                {
                    return 1.0;
                }
                return 0.0;
            }
            return Combinatorics.Combinations(n + this.trials - 1, this.trials - 1) * ElementaryFunctions.Pow(this.p, this.trials) * ElementaryFunctions.Pow(1.0 - this.p, n);
        }

        public override double DistributionFunction(int n)
        {
            return GammaFunctions.RegularizedBeta(this.trials, (double)n + 1.0, this.p);
        }

        public override int GetRandomVariate(System.Random random)
        {
            if (random == null)
            {
                ThrowException.ArgumentNull("random");
            }
            return NegativeBinomialDistribution.GetRandomVariateInternal(random, this.trials, this.p);
        }
    }

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_42496466/article/details/122188892

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