Balık dağıtımı
Balık dağıtımı
Poisson Dağılımı Kesikli Bir Dağılımdır .
Belirli bir zamanda bir olayın kaç kez olabileceğini tahmin eder. Örneğin, biri günde iki kez yemek yerse, üç kez yemek yeme olasılığı nedir?
İki parametresi vardır:
lam- görülme oranı veya bilinen sayıda, örneğin yukarıdaki problem için 2.
size- Döndürülen dizinin şekli.
Örnek
Oluşum 2 için rastgele bir 1x10 dağılımı oluşturun:
from numpy import random
x = random.poisson(lam=2, size=10)
print(x)
Poisson Dağılımının Görselleştirilmesi
Örnek
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()
Sonuç
Normal ve Poisson Dağılımı Arasındaki Fark
Normal dağılım sürekli iken poisson ayrıktır.
Ancak, yeterince büyük bir poisson dağılımı için binom ile benzerliğin, belirli standart dev ve ortalama ile normal dağılıma benzer hale geleceğini görebiliriz.
Örnek
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()
Sonuç
Poisson ve Binom Dağılımı Arasındaki Fark
Aradaki fark çok incedir, çünkü binom dağılımı ayrı denemeler içindir, poisson dağılımı ise sürekli denemeler içindir.
Ancak çok büyük nve sıfıra yakın pbinom dağılımı, n * pneredeyse eşittir poisson dağılımı ile neredeyse aynıdır lam.
Örnek
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()
Sonuç
