通过自助法/重采样生成负二项分布

要通过自助法/重采样生成负二项分布的方法，可以按照以下步骤进行实现：

1. 导入所需的库：

import numpy as np

2. 定义函数来生成负二项分布样本：

def generate_negative_binomial_distribution(p, r, n):
    # 生成自助样本
    bootstrap_samples = np.random.choice([0, 1], size=(n, r), p=[1-p, p])
    # 计算每个样本的成功次数
    success_counts = np.sum(bootstrap_samples, axis=1)
    # 计算每个样本直到r次成功所需的失败次数
    failure_counts = r - success_counts
    return failure_counts

3. 调用函数生成负二项分布样本：

p = 0.5  # 成功的概率
r = 5    # 成功的次数
n = 1000  # 样本数量

samples = generate_negative_binomial_distribution(p, r, n)

这样，samples就是生成的负二项分布样本。其中，p表示成功的概率，r表示成功的次数，n表示样本数量。根据需要，可以调整这些参数来生成不同的负二项分布样本。