scipy.special.pdtr#

scipy.special.pdtr(k, m, выход=None) = 'pdtr'>#

Функция кумулятивного распределения Пуассона.

Определяется как вероятность того, что случайная величина, распределённая по Пуассону с интенсивностью событий \(m\) меньше или равно \(k\). Более конкретно, это сводится к [1]

\[\exp(-m) \sum_{j = 0}^{\lfloor{k}\rfloor} \frac{m^j}{j!}.\]

Параметры:

karray_like: Количество вхождений (неотрицательное, вещественное)
marray_like: Параметр формы (неотрицательный, вещественный)
выходndarray, необязательно: Необязательный выходной массив для результатов функции

Возвращает:

скаляр или ndarray: Значения функции кумулятивного распределения Пуассона

Смотрите также

pdtrc: Функция выживания Пуассона
pdtrik: обратная величина pdtr относительно k
pdtri: обратная величина pdtr относительно m

Ссылки

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution

Примеры

>>> import numpy as np
>>> import scipy.special as sc

Это кумулятивная функция распределения, поэтому она монотонно сходится к 1 при k стремится к бесконечности.

>>> sc.pdtr([1, 10, 100, np.inf], 1)
array([0.73575888, 0.99999999, 1.        , 1.        ])

Она разрывна в целых числах и постоянна между целыми числами.

>>> sc.pdtr([1, 1.5, 1.9, 2], 1)
array([0.73575888, 0.73575888, 0.73575888, 0.9196986 ])