Excel (または OpenOffice Calc) で POISSON 関数を使用する場合、次の 2 つの引数を取ります。
フロートを返します。
Python (私は RandomArray と NumPy を試しました) では、ランダムなポアソン数の配列を返します。私が本当に欲しいのは、このイベントが発生するパーセンテージです (これは定数であり、配列には毎回異なる数値があります。つまり、平均ですか?)。
例えば：
print poisson(2.6,6)
戻ります[1 3 3 0 1 3]（実行するたびに異なります）。
calc/excel から取得した数値は 3.19 ( POISSON(6,2.16,0)*100) です。
私はpythonのポアソンを間違って使用していますか（駄洒落ではありません！）、それとも何か不足していますか？
scipyあなたが欲しいものを持っています
>>> scipy.stats.distributions
<module 'scipy.stats.distributions' from '/home/coventry/lib/python2.5/site-packages/scipy/stats/distributions.pyc'>
>>> scipy.stats.distributions.poisson.pmf(6, 2.6)
array(0.031867055625524499)
手で計算するのも非常に簡単であることは注目に値します。
手作業で行うのは簡単ですが、そうすることでオーバーフローする可能性があります。オーバーフローを回避するために、ループで指数と階乗を実行できます。
def poisson_probability(actual, mean):
# naive: math.exp(-mean) * mean**actual / factorial(actual)
# iterative, to keep the components from getting too large or small:
p = math.exp(-mean)
for i in xrange(actual):
p *= mean
p /= i+1
return p
このページでは、配列を取得する理由と、少なくともその中の数値の意味について説明します。