This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 License. BY: Grupo CDPYE-UGR Distribución binomial negativa Modelo probabilı́stico Se realizan sucesivas repeticiones independientes de pruebas de Bernoulli idénticas, con probabilidad de éxito p, hasta que aparece el r-ésimo éxito, y se mide el número de fracasos. Notación y parámetros X ∼ BN (r, p); r ∈ N, 0 < p < 1 Función masa de probabilidad P (X = x) = Gráficas Función de distribución FX (x) = x+r−1 (1 − p)x pr , x ∈ N ∪ {0} x 0 Obtención y verificación x<0 [x] X k+r−1 r p (1 − p)k k x≥0 k=0 −r Función generatriz de momentos MX (t) = pr (1 − (1 − p)et ) Momentos No hay una expresión genérica conocida. Media y varianza m1 = E[X] = Relación con la binomial X ∼ BN (r, p) ⇒ P (X = x) = P (Yx = r − 1) con Yx ∼ B(r + x − 1, p) Caso particular Distribución geométrica (r = 1) Distribuciones relacionadas Distribución de Pascal: Modela el número de pruebas independientes de Bernoulli necesarias para obtener exactamente r éxitos: Y = X + r donde X ∼ BN (r, p). , t < −ln(1 − p) Cálculo r(1 − p) r(1 − p) y µ2 = V ar[X] = p p2 Cálculo Demostración