prodbinom_dist.RdProduct Binomial Distribution
prodbinom_dist(n1, n2, p1, p2, two.sided = TRUE)integer
integer
double
double
data frame of probability distribution
prodbinom_dist(5, 3, .5, .4, two.sided = TRUE)
#> pos1 pos2 delta abs.delta prob cumul.prob.up cumul.prob.down
#> 1 0 0 0.00000000 0.00000000 0.00675 0.00675 1.00000
#> 2 5 3 0.00000000 0.00000000 0.00200 0.00875 0.99325
#> 3 3 2 -0.06666667 0.06666667 0.09000 0.09875 0.99125
#> 4 2 1 0.06666667 0.06666667 0.13500 0.23375 0.90125
#> 5 1 1 -0.13333333 0.13333333 0.06750 0.30125 0.76625
#> 6 4 2 0.13333333 0.13333333 0.04500 0.34625 0.69875
#> 7 4 3 -0.20000000 0.20000000 0.01000 0.35625 0.65375
#> 8 1 0 0.20000000 0.20000000 0.03375 0.39000 0.64375
#> 9 2 2 -0.26666667 0.26666667 0.09000 0.48000 0.61000
#> 10 3 1 0.26666667 0.26666667 0.13500 0.61500 0.52000
#> 11 0 1 -0.33333333 0.33333333 0.01350 0.62850 0.38500
#> 12 5 2 0.33333333 0.33333333 0.00900 0.63750 0.37150
#> 13 2 0 0.40000000 0.40000000 0.06750 0.70500 0.36250
#> 14 3 3 -0.40000000 0.40000000 0.02000 0.72500 0.29500
#> 15 1 2 -0.46666667 0.46666667 0.04500 0.77000 0.27500
#> 16 4 1 0.46666667 0.46666667 0.06750 0.83750 0.23000
#> 17 2 3 -0.60000000 0.60000000 0.02000 0.85750 0.16250
#> 18 3 0 0.60000000 0.60000000 0.06750 0.92500 0.14250
#> 19 0 2 -0.66666667 0.66666667 0.00900 0.93400 0.07500
#> 20 5 1 0.66666667 0.66666667 0.01350 0.94750 0.06600
#> 21 1 3 -0.80000000 0.80000000 0.01000 0.95750 0.05250
#> 22 4 0 0.80000000 0.80000000 0.03375 0.99125 0.04250
#> 23 0 3 -1.00000000 1.00000000 0.00200 0.99325 0.00875
#> 24 5 0 1.00000000 1.00000000 0.00675 1.00000 0.00675