我想根据泊松分布生成与观察计数一致的速率。
用scipy做反向很容易。我可以根据固定利率绘制计数
counts = scipy.stats.poisson.rvs(mu)
但我无法找到一种简单的方法，将count作为返回随机率的参数。
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来自scipy.stats.poisson.rvs(mu)的绘图计数是从泊松分布中提取的。如果您有一组来自单个Poisson分布的样本（计数）并且您想要一个速率，那么您正在尝试估计Poisson分布。为了估计泊松分布，计算平均计数：λ。然后分发是：
P（k）=λ k e -λ / k！
然后可以使用分布来计算观察区间中某些计数（k）的概率。
如果假设每个计数来自单独的泊松分布 - 那么您只有一个样本来自每个，并且分布的最佳估计来自将样本作为平均λ。
答案 1 :(得分：0)
原来我正在寻找的是Gamma分布，它具有相同的功能形式，但是是连续的。要完成我想用scipy做的事情：
mu = scipy.stats.gamma.rvs(counts+1)
counts+1仅仅是因为在分布中如何定义权力