Scipy：泊松擬合不適用於特定的數據集

Question

我寫了一個腳本來擬合泊松分佈，似乎與使用python的random.poisson生成的數據集很好地工作，但它不適用於我需要適合的數據集。 腳本是：

In [6]: from scipy.misc import factorial 

In [7]: from scipy.optimize import curve_fit 

In [8]: import numpy as np 

In [9]: import matplotlib.pyplot as plt 


In [11]: def poisson(k, lambd): 
    ....:  print(lambd) 
    ....:  return(lambd**k/factorial(k))*np.exp(-lambd) 

數據是：

In [12]: x = [ 0.0036533, 0.00972361, 0.01579392, 0.02186422, 0.02793453, 0.03400484, 0.04007515, 0.04614546, 0.05221577, 0.05828608, 0.06435639, 0.0704267, 0.07649701, 0.08256731, 0.08863762] 

In [13]: y =[ 0.64005518, 0.10825634, 0.05954099, 0.04330254, 0.03383011, 0.02165127, 0.02435768, 0.01623845, 0.01082563, 0.00676602, 0.00947243, 0.00947243, 0.00270641, 0.00405961, 0.00947243] 

In [18]: popt, pcov = curve_fit(poisson, x, y) 

所以，問題是，這個素文字（= 2.82）發現lambd的最佳價值遠遠高於它應該是。 有人可以幫忙嗎？ 在此先感謝

Answer 1

泊松分佈是discrete probability distribution。因此，它不適用於您的變量數組中的非離散（即非整數）數字。

它適用於通過random.poisson提供的隨機數據的原因是該數據將是離散的，而不是連續的。

您應該選擇continuous的替代分配。