我已经在 R 中编写了一些代码，但我似乎无法在 Python 中执行相同的操作。
下面是代码 - 它在 R 中绝对有效。
我在使用 Python 语法来实现与 numpy 相同的效果时遇到问题。 。
myMaxAC = qpois(p=as.numeric(0.95),
lambda=(121412)*(0.005))
为了清楚起见，0.95是置信区间，121412是我的人口规模，0.005是人群中的频率。
我只是想知道如何在Python中得到相同的答案，顺便说一句是648。
最佳答案
您可以使用poisson.ppf获得它:
from scipy.stats import poisson
myMaxAC = poisson.ppf(0.95, (121412)*(0.005))
print(myMaxAC)
648.0
关于python - 如何在Python中实现这个R泊松分布？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54617429/