如何计算给定分布的泊松核密度估计和p值计算?

时间:2018-12-03 22:15:28

标签: python poisson estimation kernel-density

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?

1 个答案:

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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)