Numpy 如何计算scipy中的泊松随机变量概率？

我想计算和（e-λλI/I！）其中

I=197，。。。，∞ 和λ=421.41

使用scipy

我浏览了

scipy.stats.poisson

的scipy文档，可以在

然而，他们有多种方法用于

scipy.stats.poisson

，在选择最适合我的方法时有点困惑

e、 g

目前，我使用的是

sf（197421.41，loc=0）

。然而，我不太确定我是否选择了正确的方法。请让我知道你的想法

如果需要，我很乐意提供更多细节。

指数因子（e-λλI/I！）是泊松分布的概率密度（质量）函数，而总和是累积概率（分布）函数。方法分别对应于

.pmf

和

.cdf

例如：

from scipy.stats import poisson
k, mu = 1, 2
print(poisson.pmf(k, mu))   #k, mu
print(np.exp(-mu) * mu**k / np.math.factorial(k))
print(poisson.cdf(k, mu))
print(sum(np.exp(-mu) * mu**j / np.math.factorial(j) for j in range(k + 1)))

>>0.2706705664732254
0.2706705664732254
0.40600584970983794
0.4060058497098381

就你而言：

k, mu = 197, 421.41
print(1 - poisson.cdf(k - 1, mu))

注意，由于数值精度，它将给出

1.0

k, mu = 197, 421.41
print(1 - poisson.cdf(k - 1, mu))