R中两个二项式分布的交集
Intersection of two binomial distributions in R
我想计算两个二项分布 A 和 B 的重叠（例如
- A 有 100 次试验，成功概率为 0.7
- B 进行 100 次试验，成功概率为 0.6。）
我想我可以通过模拟值和计算“通用语言效果大小”（B 比 A 大多少点）来凭经验得出值（见 2. 图）。由于overlap只取决于成功的概率和试验的次数，所以感觉不用先模拟，应该有直接的解法吧
有没有直接的方法可以在 R 中得到这个值？
.
获取每个可能结果的 0.6 二项式的概率密度（1 到 100），并将其乘以相同结果的 0.7 二项式的 CDF 减一，然后对所有乘积求和：
> sum(pbinom(0:99, 100, 0.7)*dbinom(1:100, 100, 0.6))
[1] 0.05896353
对照模拟检查答案：
> mean(rbinom(1e6, 100, 0.6) > rbinom(1e6, 100, 0.7))
[1] 0.058982
我想计算两个二项分布 A 和 B 的重叠（例如
- A 有 100 次试验，成功概率为 0.7
- B 进行 100 次试验，成功概率为 0.6。）
我想我可以通过模拟值和计算“通用语言效果大小”（B 比 A 大多少点）来凭经验得出值（见 2. 图）。由于overlap只取决于成功的概率和试验的次数，所以感觉不用先模拟，应该有直接的解法吧
有没有直接的方法可以在 R 中得到这个值？
获取每个可能结果的 0.6 二项式的概率密度（1 到 100），并将其乘以相同结果的 0.7 二项式的 CDF 减一，然后对所有乘积求和：
> sum(pbinom(0:99, 100, 0.7)*dbinom(1:100, 100, 0.6))
[1] 0.05896353
对照模拟检查答案：
> mean(rbinom(1e6, 100, 0.6) > rbinom(1e6, 100, 0.7))
[1] 0.058982