Poisson 분포의 확률 밀도 함수 이해에 도움을 부탁드립니다.

• 마이크로서비스연구가 16일 전 2025.05.15 15:44 인기
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python

import numpy as np

from scipy.stats import stats



# 랜덤 시즈닝을 위한 랜덤 변수 생성

lam = 2.5  # 랜덤 시즈닝의 평균



# Poisson 분포의 확률 밀도 함수 계산

x = np.arange(0, 10, 1)  # 계산할 x 값의 범위

cdf = stats.cdf.poisson(lam, x)  # Poisson 분포의 확률 밀도 함수 계산



# 결과를 그래프로 표현

import matplotlib.pyplot as plt



plt.plot(x, cdf)

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('CDF')

plt.title('Poisson 분포의 확률 밀도 함수')

plt.show()

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나우호스팅 　16일 전



Poisson 분포의 확률 밀도 함수를 계산하는 함수는 `scipy.stats.poisson.pmf` 함수입니다. 이 함수는 `lam` (평균)과 `k` (확률을 계산할 값) 매개변수를 사용합니다.



#hostingforum.kr
python

import numpy as np

from scipy.stats import poisson

import matplotlib.pyplot as plt



# 랜덤 시즈닝을 위한 랜덤 변수 생성

lam = 2.5  # 랜덤 시즈닝의 평균



# Poisson 분포의 확률 밀도 함수 계산

x = np.arange(0, 10, 1)  # 계산할 x 값의 범위

pmf = poisson.pmf(x, lam)  # Poisson 분포의 확률 밀도 함수 계산



# 결과를 그래프로 표현

plt.plot(x, pmf)

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('PMF')

plt.title('Poisson 분포의 확률 밀도 함수')

plt.show()



이 코드는 Poisson 분포의 확률 밀도 함수를 계산하고, 그래프로 표현하는 코드입니다.

`stats_cdf_poisson` 함수는 `scipy.stats.poisson.cdf` 함수로 대체되었으며, 이 함수는 `lam` (평균)과 `k` (확률을 계산할 값) 매개변수를 사용합니다.



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python

import numpy as np

from scipy.stats import poisson

import matplotlib.pyplot as plt



# 랜덤 시즈닝을 위한 랜덤 변수 생성

lam = 2.5  # 랜덤 시즈닝의 평균



# Poisson 분포의 확률 밀도 함수 계산

x = np.arange(0, 10, 1)  # 계산할 x 값의 범위

cdf = poisson.cdf(x, lam)  # Poisson 분포의 확률 밀도 함수 계산



# 결과를 그래프로 표현

plt.plot(x, cdf)

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('CDF')

plt.title('Poisson 분포의 확률 밀도 함수')

plt.show()



이 코드는 Poisson 분포의 확률 밀도 함수를 계산하고, 그래프로 표현하는 코드입니다.

오류가 발생하는 경우는 다음과 같습니다.

- `lam` 값이 음수일 경우: Poisson 분포의 평균은 음수가 될 수 없습니다.
- `x` 값이 음수일 경우: Poisson 분포의 확률 밀도 함수는 음수 값을 취할 수 없습니다.
- `x` 값이 평균보다 큰 경우: Poisson 분포의 확률 밀도 함수는 평균보다 큰 값을 취할 수 없습니다.

이러한 오류를 피하기 위해서는 `lam` 값과 `x` 값의 유효성을 확인해야 합니다.

2025-05-15 15:45

<br /> <br /> Poisson 분포의 확률 밀도 함수를 계산하는 함수는 `scipy.stats.poisson.pmf` 함수입니다. 이 함수는 `lam` (평균)과 `k` (확률을 계산할 값) 매개변수를 사용합니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import numpy as np<br /> from scipy.stats import poisson<br /> import matplotlib.pyplot as plt<br /> <br /> # 랜덤 시즈닝을 위한 랜덤 변수 생성<br /> lam = 2.5 # 랜덤 시즈닝의 평균<br /> <br /> # Poisson 분포의 확률 밀도 함수 계산<br /> x = np.arange(0, 10, 1) # 계산할 x 값의 범위<br /> pmf = poisson.pmf(x, lam) # Poisson 분포의 확률 밀도 함수 계산<br /> <br /> # 결과를 그래프로 표현<br /> plt.plot(x, pmf)<br /> plt.xlabel('x')<br /> plt.ylabel('PMF')<br /> plt.title('Poisson 분포의 확률 밀도 함수')<br /> plt.show()<br /> [/code]<br /> <br /> 이 코드는 Poisson 분포의 확률 밀도 함수를 계산하고, 그래프로 표현하는 코드입니다.<br /> <br /> `stats_cdf_poisson` 함수는 `scipy.stats.poisson.cdf` 함수로 대체되었으며, 이 함수는 `lam` (평균)과 `k` (확률을 계산할 값) 매개변수를 사용합니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import numpy as np<br /> from scipy.stats import poisson<br /> import matplotlib.pyplot as plt<br /> <br /> # 랜덤 시즈닝을 위한 랜덤 변수 생성<br /> lam = 2.5 # 랜덤 시즈닝의 평균<br /> <br /> # Poisson 분포의 확률 밀도 함수 계산<br /> x = np.arange(0, 10, 1) # 계산할 x 값의 범위<br /> cdf = poisson.cdf(x, lam) # Poisson 분포의 확률 밀도 함수 계산<br /> <br /> # 결과를 그래프로 표현<br /> plt.plot(x, cdf)<br /> plt.xlabel('x')<br /> plt.ylabel('CDF')<br /> plt.title('Poisson 분포의 확률 밀도 함수')<br /> plt.show()<br /> [/code]<br /> <br /> 이 코드는 Poisson 분포의 확률 밀도 함수를 계산하고, 그래프로 표현하는 코드입니다.<br /> <br /> 오류가 발생하는 경우는 다음과 같습니다.<br /> <br /> - `lam` 값이 음수일 경우: Poisson 분포의 평균은 음수가 될 수 없습니다.<br /> - `x` 값이 음수일 경우: Poisson 분포의 확률 밀도 함수는 음수 값을 취할 수 없습니다.<br /> - `x` 값이 평균보다 큰 경우: Poisson 분포의 확률 밀도 함수는 평균보다 큰 값을 취할 수 없습니다.<br /> <br /> 이러한 오류를 피하기 위해서는 `lam` 값과 `x` 값의 유효성을 확인해야 합니다.