La distribución binomial negativa se ha convertido en un modelo popular para los datos de recuento (específicamente el número esperado de lecturas de secuenciación dentro de una región dada del genoma de un experimento dado) en bioinformática. Las explicaciones varían:
- Algunos lo explican como algo que funciona como la distribución de Poisson pero tiene un parámetro adicional, lo que permite más libertad para modelar la distribución verdadera, con una varianza no necesariamente igual a la media
- Algunos lo explican como una mezcla ponderada de distribuciones de Poisson (con una distribución de mezcla gamma en el parámetro de Poisson)
¿Hay alguna forma de cuadrar estos fundamentos con la definición tradicional de una distribución binomial negativa como modelo del número de éxitos de los ensayos de Bernoulli antes de ver un cierto número de fracasos? ¿O debería pensar que es una feliz coincidencia que una mezcla ponderada de distribuciones de Poisson con una distribución de mezcla gamma tiene la misma función de masa de probabilidad que el binomio negativo?