Estaba tratando de ajustar mis datos en varios modelos y descubrí que la fitdistr
función de la biblioteca MASS
de R
me da Negative Binomial
el mejor ajuste. Ahora desde la página wiki , la definición se da como:
La distribución NegBin (r, p) describe la probabilidad de k fallas y r éxitos en k + r Bernoulli (p) ensayos con éxito en el último ensayo.
Usar R
para realizar el ajuste del modelo me da dos parámetros mean
y dispersion parameter
. No entiendo cómo interpretarlos porque no puedo ver estos parámetros en la página wiki. Todo lo que puedo ver es la siguiente fórmula:
donde k
es el número de observaciones y r=0...n
. Ahora, ¿cómo relaciono estos con los parámetros dados por R
? El archivo de ayuda tampoco proporciona mucha información.
Además, solo para decir algunas palabras sobre mi experimento: en un experimento social que estaba llevando a cabo, estaba tratando de contar la cantidad de personas con las que cada usuario contactó en un período de 10 días. El tamaño de la población fue de 100 para el experimento.
Ahora, si el modelo se ajusta al binomio negativo, puedo decir ciegamente que sigue esa distribución, pero realmente quiero entender el significado intuitivo detrás de esto. ¿Qué significa decir que el número de personas contactadas por mis sujetos de prueba sigue una distribución binomial negativa? ¿Puede alguien ayudarme a aclarar esto?