numpy 在Python中使用Python发行版

w51jfk4q 于 2023-11-18 发布在 Python

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Skellam distribution是两个独立的泊松分布变量之差的概率分布，所以，这个函数是基于减法的，我以前从来没有用过。
考虑X和Y是两个Poisson公式的两个结果，确切地说是X=21.75%和Y=7.58%，如何应用Strilam分布？

#Calculate Poisson
mu_X = 2.6
X = ((mu_X ** 3) * 2.7182818284 ** (-mu_X)) / 6 * 100
X = 21.75%

mu_Y = 0.5
Y = ((mu_Y ** 2) * 2.7182818284 ** (-mu_Y)) / 2 * 100
Y = 7.58

字符串
我曾经想过一个简单的，但似乎太平庸，简单，绝对不正确。

#Incorrect use of Skellam
Z = 21.75% - 7.58%
Z = 14.17%

型
如何正确地使用Python和Python中的Sparklam发行版？我想使用numpy或scipy。

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/77426896/using-the-skellam-distribution-in-python

1条答案

按热度按时间

4xrmg8kj1#

在您的问题中，您正在计算两个具有不同均值mu_X和mu_Y的泊松变量假设两个值分别为3和2的概率。您可以重新计算概率，

from scipy.stats import poisson

mu_X = 2.6
mu_Y = 0.5

# Calculate the Poisson PMF for k=3 with mean mu_X
prob_X = poisson.pmf(3, mu_X) # about 21%

# Calculate the Poisson PMF for k=2 with mean mu_Y
prob_Y = poisson.pmf(2, mu_Y) # about 7%

字符串
相反，泊松分布回答了以下问题：“上面两个泊松变量的 * 差 * 等于给定值的概率是多少？”
要在Python中计算，您可以使用

from scipy.stats import skellam

# Create a Skellam distribution with the two mean values
dist = skellam(mu_X, mu_Y)

# Calculate the probability of getting 1, just as example
prob = dist.pmf(1) # trying 1 but one could try whatever integer value of the difference

型
在这两种情况下，.pmf都给出了你想要的结果，即与给定输入值对应的概率（前一种情况下是泊松，后一种情况下是泊松）。
在这种情况下，你可以输入你想知道概率的差值。

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