python - numpy的泊松置信区间

标签 python math numpy statistics scipy

我试图将泊松连续误差条放在我用 matplotlib 制作的直方图上,但我似乎无法找到一个 numpy 函数,假设泊松数据,它会给我一个 95% 的置信区间。理想情况下,解决方案不依赖于 scipy,但任何方法都可以。有这样的功能吗?我发现了很多关于 bootstrapping 的内容,但对我来说这似乎有点过分了。

最佳答案

我最终基于 some properties I found on Wikipedia 编写了自己的函数.

def poisson_interval(k, alpha=0.05): 
    """
    uses chisquared info to get the poisson interval. Uses scipy.stats 
    (imports in function). 
    """
    from scipy.stats import chi2
    a = alpha
    low, high = (chi2.ppf(a/2, 2*k) / 2, chi2.ppf(1-a/2, 2*k + 2) / 2)
    if k == 0: 
        low = 0.0
    return low, high

这将返回连续(而不是离散)边界,这在我的领域中更为标准。

关于python - numpy的泊松置信区间,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14813530/

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