मछली वितरण
मछली वितरण
पॉइसन वितरण एक असतत वितरण है ।
यह अनुमान लगाता है कि एक निर्दिष्ट समय में कोई घटना कितनी बार घटित हो सकती है। उदाहरण के लिए यदि कोई दिन में दो बार खाता है तो उसके तीन बार खाने की क्या प्रायिकता है?
इसके दो पैरामीटर हैं:
lam- दर या घटनाओं की ज्ञात संख्या जैसे उपरोक्त समस्या के लिए 2।
size- लौटे सरणी का आकार।
उदाहरण
घटना 2 के लिए एक यादृच्छिक 1x10 वितरण उत्पन्न करें:
from numpy import random
x = random.poisson(lam=2, size=10)
print(x)
पॉइज़न वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन
उदाहरण
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.poisson(lam=2, size=1000), kde=False)
plt.show()
परिणाम
सामान्य और पॉइज़न वितरण के बीच अंतर
सामान्य वितरण निरंतर है जबकि पॉइसन असतत है।
लेकिन हम देख सकते हैं कि एक बड़े पर्याप्त पॉइसन वितरण के लिए द्विपद के समान यह कुछ एसटीडी देव और माध्य के साथ सामान्य वितरण के समान हो जाएगा।
उदाहरण
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(loc=50, scale=7, size=1000), hist=False,
label='normal')
sns.distplot(random.poisson(lam=50, size=1000), hist=False,
label='poisson')
plt.show()
परिणाम
पॉइसन और द्विपद वितरण के बीच अंतर
अंतर बहुत सूक्ष्म है, यह है कि द्विपद वितरण असतत परीक्षणों के लिए है, जबकि पॉइसन वितरण निरंतर परीक्षणों के लिए है।
लेकिन बहुत बड़े nऔर लगभग शून्य के pलिए द्विपद वितरण पॉइसन वितरण के समान है जैसे कि n * pलगभग बराबर है lam।
उदाहरण
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.binomial(n=1000, p=0.01, size=1000), hist=False,
label='binomial')
sns.distplot(random.poisson(lam=10, size=1000), hist=False,
label='poisson')
plt.show()
परिणाम
