如何在python中计算泊松分布的p值？

在Python中计算泊松分布的p值可以使用SciPy库中的stats模块来实现。下面是一个完整的示例代码：

from scipy.stats import poisson

# 设置泊松分布的参数
lambda_ = 2.5

# 计算p值
k = 3  # 观察到的事件数量
p_value = 1 - poisson.cdf(k, lambda_)

print("泊松分布的p值为:", p_value)

在上述代码中，首先导入了SciPy库中的stats模块。然后，通过设置lambda_参数来定义泊松分布的参数。接下来，使用poisson.cdf()函数计算观察到的事件数量为k时的累积分布函数值，并通过1减去该值得到p值。最后，打印出计算得到的p值。

泊松分布是一种离散概率分布，常用于描述单位时间内随机事件发生的次数。它的概率质量函数为P(X=k) = (lambda_^k * e^(-lambda_)) / k!，其中lambda_表示单位时间内事件的平均发生率。

泊松分布的应用场景包括但不限于以下几个方面：

• 电话呼叫中心的来电数量分布
• 网络流量的波动性分析
• 罕见事件的发生概率估计

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