Vis verspreiding
Vis verspreiding
Poisson-verspreiding is 'n diskrete verspreiding .
Dit skat hoeveel keer 'n gebeurtenis in 'n bepaalde tyd kan plaasvind. bv. As iemand twee keer per dag eet, wat is die waarskynlikheid dat hy drie keer sal eet?
Dit het twee parameters:
lam- koers of bekende aantal voorkomste bv. 2 vir bogenoemde probleem.
size- Die vorm van die teruggekeerde skikking.
Voorbeeld
Genereer 'n ewekansige 1x10 verspreiding vir voorkoms 2:
from numpy import random
x = random.poisson(lam=2, size=10)
print(x)
Visualisering van Poisson-verspreiding
Voorbeeld
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()
Resultaat
Verskil tussen normale en gifverspreiding
Normale verspreiding is kontinu terwyl gif diskreet is.
Maar ons kan sien dat, soortgelyk aan binomiaal vir 'n groot genoeg gifverspreiding, dit soortgelyk sal word aan normale verspreiding met sekere std dev en gemiddelde.
Voorbeeld
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()
Resultaat
Verskil tussen Poisson en binomiale verspreiding
Die verskil is baie subtiel, dit is dat binomiale verspreiding vir diskrete proewe is, terwyl gifverspreiding vir deurlopende proewe is.
Maar vir baie groot nen naby-nul pis binomiaalverspreiding byna identies aan gifverspreiding so wat n * pbyna gelyk is aan lam.
Voorbeeld
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()
Resultaat
