pythonでポアソン分布の計算をする

import numpy as np
# λ=518/365 試行回数は100000 * 2回
s = np.random.poisson(518./365., [10000,2])
# ヒストグラム描画 
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
count, bins, ignored = plt.hist(s, 14, normed=True)
plt.show()

# -------------------
# 発生確率を2倍にする  
# -------------------
import numpy as np
# λ=518 * 2/365 試行回数は10000 * 2 回
s = np.random.poisson(518. * 2./365., [10000,2])
# ヒストグラム描画 
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
count, bins, ignored = plt.hist(s, 14, normed=True)
plt.show()

from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1, 1)

# λ を指定する    
mu = 518 / 365
# mements は 文字列 mvsk を指定すると、 m > 平均 v > 分散 >  s > 歪度（わいど)  k > 尖度(せんど) が返る    
mean, var, skew, kurt = poisson.stats(mu, moments='mvsk')

print("平均", mean)
print("分散", var)
print("歪度", skew)
print("尖度", kurt)


# グラフ描画
x = np.arange(poisson.ppf(0.01, mu),
               poisson.ppf(0.99, mu))
ax.plot(x, poisson.pmf(x, mu), 'bo', ms=8, label='poisson pmf')
ax.vlines(x, 0, poisson.pmf(x, mu), colors='b', lw=5, alpha=0.5)
rv = poisson(mu)
ax.vlines(x, 0, rv.pmf(x), colors='k', linestyles='-', lw=1,
         label='frozen pmf')
ax.legend(loc='best', frameon=False)
plt.show()

平均 1.4191780821917808
分散 1.4191780821917808
歪度 0.8394243293074157
尖度 0.7046332046332047

# scipy.statsから、 poissonをインポートします
from scipy.stats import poisson

# λ を指定する    
mu = 518 / 365

# 事象が発生しない確率を求める
zero = poisson.pmf(0,mu)
print('事象が発生しない確率:', zero)

# 事象が1回発生する確率を求める
one = poisson.pmf(1,mu)
print('事象が発生する確率:', one)

# 事象が5回発生する確率を求める
five = poisson.pmf(5,mu)
print('事象が発生する確率:', five)

事象が発生しない確率: 0.241912767619
事象が発生する確率: 0.343317297608
事象が発生する確率: 0.011605450952