Poisson dağılımları

Python ile Olasılığın Temelleri

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

Poisson modelleme

Çağrı merkezi

Bankada sıra

Poisson kütle fonksiyonu grafiği

Çağrı merkezi fotoğrafı

Dakikada 2,2 çağrın olduğunu hayal et.

$$ $$ Poisson olasılık kütle fonksiyonu

Python'da şöyle yaparız:

# Import poisson
from scipy.stats import poisson

# Olasılık kütlesini pmf ile hesapla
poisson.pmf(k=3, mu=2.2)


0.19663867170702193

mu parametresi başarılı olayların ortalamasını belirtir.

Poisson olasılık kütle fonksiyonu

# 0'ın pmf'ini hesapla
poisson.pmf(k=0, mu=2.2)

0.11080315836233387

# 6'nın pmf'ini hesapla
poisson.pmf(k=6, mu=2.2)

0.01744840480280308

Farklı mu değerleri için Poisson olasılık kütle fonksiyonu

Kümülatif dağılım fonksiyonu

# 2'nin cdf'ini hesapla
poisson.cdf(k=2, mu=2.2)

0.6227137499963162

# 5'in cdf'ini hesapla
poisson.cdf(k=5, mu=2.2)

0.9750902496952996

Sağkalım fonksiyonu grafiği

# 2'nin sf'ini hesapla
poisson.sf(k=2, mu=2.2)

0.3772862500036838

Yüzdelik nokta fonksiyonu grafiği

# 0.5'in ppf'ini hesapla
poisson.ppf(q=0.5, mu=2.2)

2.0

# poisson, matplotlib.pyplot ve seaborn'u içe aktar
from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# poisson.rvs() ile örnek oluştur
sample = poisson.rvs(mu=2.2, size=10000, random_state=13)

# Örneği görselleştir
sns.distplot(sample, kde=False)
plt.show()

Poisson olasılık kütle fonksiyonu grafiği

Python ile Olasılığın Temelleri