如何从泊松分布中随机抽取样本？

Question

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我有一组非常大的整数X和一个概率p，我想要从X中按照泊松分布抽取样本s（一个数字）。例如，如果X=10^8且p=0.05，那么我期望s是我们得到的头的数量。

我可以很容易地使用random.binomial来实现：

s=np.random.binomial(n=X, p=p)

我该怎样使用random.poisson函数来实现相同的想法？

- Joana

2个回答

-2

 import numpy as np
 s = np.random.poisson(size=n, lam=p)

- Fredz0r

5和10 ** 4来自哪里？ - pjs

我从numpy文档中的示例中复制了它 - 现在已经修复了 :) - Fredz0r

我希望您意识到，速率（lam）并不是概率。 - pjs

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可以查看英文原文，
原文链接

- Paul Panzer · Accepted Answer

只需将p和X相乘即可：

np.random.poisson(10**8 * 0.05)

得到超过10的8次方的概率在数值上等于零。

@pjs教授强调，我们将概率和数字结合成为泊松过程的参数。

值得一提的是，对于这么大的数字，二项式分布和泊松分布的概率质量函数非常相似，而且（使用概率函数或工程师所称的“cdf”）也接近于高斯分布。