如何用python判断一组数据是否符合泊松分布
时间: 2023-08-06 11:05:47 浏览: 247
可以使用 SciPy 库中的 `poisson` 方法来拟合数据并进行泊松分布检验。具体步骤如下:
1. 导入 `scipy.stats` 模块中的 `poisson` 方法。
```python
from scipy.stats import poisson
```
2. 定义数据集。
```python
data = [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50]
```
3. 计算数据集的均值和标准差。
```python
mean = sum(data) / len(data)
std = (sum([(x - mean) ** 2 for x in data]) / len(data)) ** 0.5
```
4. 使用 `poisson` 方法拟合数据集并计算 p 值。
```python
_, p = poisson.fit(data).chisq_test()
```
5. 判断 p 值是否小于显著性水平(通常取 0.05),如果小于则认为数据符合泊松分布。
```python
if p < 0.05:
print("数据符合泊松分布")
else:
print("数据不符合泊松分布")
```
完整代码如下:
```python
from scipy.stats import poisson
data = [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50]
mean = sum(data) / len(data)
std = (sum([(x - mean) ** 2 for x in data]) / len(data)) ** 0.5
_, p = poisson.fit(data).chisq_test()
if p < 0.05:
print("数据符合泊松分布")
else:
print("数据不符合泊松分布")
```