Question

我想用Scipy计算泊松分布随机变量函数的期望值。

import scipy.stats as stats
from scipy.stats import poisson, norm

G = poisson(mu=30)
G.dist.expect(func=lambda x:(x+1), lb=0, ub=np.inf, *G.args, **G.kwds)

这会导致错误：

文件＆＃34; ipython-input-3-da8a2a80eba8＆＃34;，第2行，在模块中   G.dist.expect（func = lambda x：（x + 1），lb = 0，ub = np.inf，* G.args，** G.kwds）

TypeError：expect（）得到了一个意外的关键字参数＆＃39; mu＆＃39;

如果我尝试使用普通的随机变量

F = norm(loc=100,scale=30) 
F.dist.expect(func=lambda x:(x+1), lb=0, ub=np.inf, *F.args, **F.kwds)

代码有效并返回101.0029332762359。

我应该如何正确定义r.v. G这样我可以使用任何函数计算期望值？我使用Python 2.7.8（默认，2014年7月26日，15：25：14），IPython 2.1.0。

祝福，约翰内斯

Answer 1

有些函数需要位置而不是关键字参数。 stats.poisson的{{1}}就是一个很好的例子。错误

dist.expect

表示TypeError: expect() got an unexpected keyword argument 'mu'没想到关键字参数expect。但是如果你只是将mu的值作为位置参数传递，那么你会发现mu有效：

G = stats.poisson(30)

此外，import numpy as np import scipy.stats as stats G = stats.poisson(30) print(G.dist.expect(lambda x: (x+1), G.args, lb=0, ub=np.inf)) # 31.0 必须作为第二个参数传递给G.args。您可以通过查看expect的帮助文档字符串来查看此内容：

G.dist.expect

因此请使用

In [14]: help(G.dist.expect)
Help on method expect in module scipy.stats._distn_infrastructure:

expect(self, func=None, args=(), loc=0, lb=None, ub=None, conditional=False) method of scipy.stats._discrete_distns.poisson_gen instance

而不是

G.dist.expect(lambda x: (x+1), G.args, lb=0, ub=np.inf)

G.dist.expect(func=lambda x:(x+1), lb=0, ub=np.inf, *G.args, **G.kwds)是一个空的dict，所以如果你想在最后传递它并不重要。

如何使用Scipy在Python中计算泊松分布随机变量的期望值？

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