Poisson डिस्ट्रीब्यूशंस

Python में Probability की बुनियाद

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

Poisson मॉडलिंग

कॉल सेंटर

बैंक में कतार

Poisson मास फंक्शन प्लॉट

कॉल सेंटर फोटो

मान लीजिए प्रति मिनट 2.2 कॉल आते हैं.

$$ $$ Poisson प्रोबेबिलिटी मास फंक्शन

Python में आप यह करेंगे:

# Import poisson
from scipy.stats import poisson

# Calculate the probability mass 
# with pmf
poisson.pmf(k=3, mu=2.2)

0.19663867170702193

mu पैरामीटर सफल घटनाओं का औसत बताता है.

Poisson प्रोबेबिलिटी मास फंक्शन

# Calculate pmf of 0
poisson.pmf(k=0, mu=2.2)

0.11080315836233387

# Calculate pmf of 6
poisson.pmf(k=6, mu=2.2)

0.01744840480280308

अलग-अलग mu मानों के लिए Poisson प्रोबेबिलिटी मास फंक्शन

क्यूम्युलेटिव डिस्ट्रीब्यूशन फंक्शन

# Calculate cdf of 2
poisson.cdf(k=2, mu=2.2)

0.6227137499963162

# Calculate cdf of 5
poisson.cdf(k=5, mu=2.2)

0.9750902496952996

सर्वाइवल फंक्शन प्लॉट

# Calculate sf of 2
poisson.sf(k=2, mu=2.2)

0.3772862500036838

परसेंट पॉइंट फंक्शन प्लॉट

# Calculate ppf of 0.5
poisson.ppf(q=0.5, mu=2.2)

2.0

# Import poisson, matplotlib.pyplot, and seaborn
from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Create the sample using poisson.rvs()
sample = poisson.rvs(mu=2.2, size=10000, random_state=13)

# Plot the sample
sns.distplot(sample, kde=False)
plt.show()

Poisson प्रोबेबिलिटी मास फंक्शन प्लॉट

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