Tạo python biến ngẫu nhiên poisson
Phân phối Poisson mô tả xác suất đạt được k thành công trong một khoảng thời gian nhất định
Nếu một biến ngẫu nhiên X tuân theo phân phối Poisson, thì xác suất mà X = k thành công có thể được tính theo công thức sau Show
P(X=k) = λk * e– λ / k ở đâu
Hướng dẫn này giải thích cách sử dụng phân phối Poisson trong Python Cách tạo phân phối PoissonBạn có thể sử dụng thuốc độc. hàm rvs(mu, size) để tạo các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối Poisson với giá trị trung bình và cỡ mẫu cụ thể from scipy.stats import poisson #generate random values from Poisson distribution with mean=3 and sample size=10 poisson.rvs(mu=3, size=10) array([2, 2, 2, 0, 7, 2, 1, 2, 5, 5]) Cách tính xác suất bằng phân phối PoissonBạn có thể sử dụng thuốc độc. pmf(k, mu) và poisson. hàm cdf(k, mu) để tính xác suất liên quan đến phân bố Poisson ví dụ 1. Xác suất bằng một số giá trị Trung bình mỗi ngày cửa hàng bán được 3 quả táo. Xác suất mà họ sẽ bán được 5 quả táo vào một ngày nhất định là bao nhiêu? from scipy.stats import poisson #calculate probability poisson.pmf(k=5, mu=3) 0.100819 Xác suất để cửa hàng bán được 5 quả táo trong một ngày đã cho là 0. 100819 ví dụ 2. Xác suất nhỏ hơn một số giá trị Một cửa hàng nọ trung bình mỗi ngày bán được bảy quả bóng đá. Xác suất mà cửa hàng này bán được bốn hoặc ít hơn bốn quả bóng đá trong một ngày nhất định là bao nhiêu? from scipy.stats import poisson #calculate probability poisson.cdf(k=4, mu=7) 0.172992 Xác suất mà cửa hàng bán được bốn hoặc ít hơn bốn quả bóng đá trong một ngày nhất định là 0. 172992 ví dụ 3. Xác suất lớn hơn một số giá trị Một cửa hàng nọ trung bình mỗi ngày bán được 15 hộp cá ngừ. Xác suất mà cửa hàng này bán được hơn 20 hộp cá ngừ trong một ngày nhất định là bao nhiêu? Với sự giúp đỡ của numpy. ngẫu nhiên. poisson(), chúng ta có thể lấy các mẫu ngẫu nhiên từ phân phối poisson và trả lại các mẫu ngẫu nhiên bằng cách sử dụng phương thức này phân phối chất độc
Ví dụ 1 Trong ví dụ này, chúng ta có thể thấy rằng bằng cách sử dụng numpy này. ngẫu nhiên. poisson(), chúng ta có thể lấy các mẫu ngẫu nhiên từ phân phối poisson bằng cách sử dụng phương thức này Nó ước tính số lần một sự kiện có thể xảy ra trong một thời gian xác định. e. g. Nếu ai đó ăn hai lần một ngày thì xác suất anh ta sẽ ăn ba lần là bao nhiêu? Nó có hai tham số
Ví dụTạo phân phối 1x10 ngẫu nhiên cho lần xuất hiện 2 từ numpy nhập ngẫu nhiên x = ngẫu nhiên. poisson(lam=2, size=10) in(x) Tự mình thử »Trực quan hóa phân phối PoissonVí dụtừ numpy nhập ngẫu nhiên sns. distplot (ngẫu nhiên. poisson(lam=2, size=1000), kde=False) plt. trình diễn() Kết quảSự khác biệt giữa phân phối bình thường và PoissonPhân phối chuẩn là liên tục trong khi poisson là rời rạc Nhưng chúng ta có thể thấy rằng tương tự như nhị thức đối với phân phối poisson đủ lớn, nó sẽ trở thành tương tự như phân phối bình thường với một số std dev và mean Ví dụtừ numpy nhập ngẫu nhiên sns. distplot (ngẫu nhiên. normal(loc=50, scale=7, size=1000), hist=False, label='normal') plt. trình diễn() Kết quảTự mình thử »Sự khác biệt giữa phân phối Poisson và nhị thứcSự khác biệt rất tinh tế, đó là phân phối nhị thức dành cho các thử nghiệm rời rạc, trong khi phân phối poisson dành cho các thử nghiệm liên tục Nhưng đối với phân phối nhị thức Làm cách nào để tạo số ngẫu nhiên với phân phối Poisson trong Python?Với sự trợ giúp của numpy. ngẫu nhiên. phương pháp poisson() , chúng ta có thể lấy các mẫu ngẫu nhiên từ phân phối poisson và trả về các mẫu ngẫu nhiên bằng phương pháp này. Trở lại. Trả lại các mẫu ngẫu nhiên dưới dạng mảng numpy.
Làm cách nào để tạo số ngẫu nhiên với phân phối Poisson trong R?Cách thực hiện… . Tương tự như phân phối chuẩn, chúng ta có thể sử dụng rpois để tạo mẫu từ phân phối Poisson. > đặt. hạt giống(123) > poisson <- rpois(1000, lambda=3) Sao chép Sau đó, bạn có thể vẽ dữ liệu mẫu từ phân phối Poisson thành biểu đồ. . Sau đó, bạn có thể có được chiều cao NP Poisson là gì?Phân phối Poisson là giới hạn của phân phối nhị thức cho N lớn. Thay vào đó, mã mới nên sử dụng phương thức poisson của một đối tượng default_rng(); . Tham số lamfloat hoặc array_like của float. Số sự kiện dự kiến xảy ra trong một khoảng thời gian cố định, phải >= 0. |