泊松分布

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泊松分布

泊松分布是一个离散分布。

它估计一个事件在指定时间内可以发生多少次。 如果有人一天吃两次，他吃三次的概率是多少?

它有两个参数:

lam - 发生率或已知次数，例如 2 解决上述问题。

size - 返回数组的形状。

实例

为出现 2 生成随机 1x10 分布:

from numpy import random

x = random.poisson(lam=2, size=10)

print(x) 亲自试一试 »

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泊松分布的可视化

实例

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(random.poisson(lam=2, size=1000), kde=False)

plt.show()

Result

亲自试一试 »

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正态分布与泊松分布的区别

正态分布是连续的，而泊松是离散的。

但我们可以看到，对于足够大的泊松分布，类似于二项式分布，它将变得类似于具有特定标准偏差和均值的正态分布。

实例

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(random.normal(loc=50, scale=7, size=1000), hist=False, label='normal')
sns.distplot(random.poisson(lam=50, size=1000), hist=False, label='poisson')

plt.show()

Result

亲自试一试 »

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泊松分布和二项分布的区别

区别非常细微，二项分布适用于离散试验，而泊松分布适用于连续试验。

但是对于非常大的 n 和接近零的 p 二项分布与泊松分布几乎相同，例如 n * p 几乎等于 lam。

实例

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(random.binomial(n=1000, p=0.01, size=1000), hist=False, label='binomial')
sns.distplot(random.poisson(lam=10, size=1000), hist=False, label='poisson')

plt.show()

Result

亲自试一试 »

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