在python中,给定分布(expectedValues),高斯核估计和p值计算如下:
kde = scipy.stats.gaussian_kde(expectedValues)
kdePValue = kde.pdf(observedValue)
我的问题:有没有一种方法可以计算给定分布(expectedValues)的泊松核密度估计值,以及给定python中给定observedValue的p值计算值?
答案 0 :(得分:0)
实际上,我计算出的概率如下: 我计算了期望值的平均值,然后通过导入scipy.stats将该平均值提供给poisson.pmf
mu = sum(expectedValues)/len(expectedValues)
prob = poisson.pmf(observedValue, mu)