scipy.stats.poisson中的mu、loc和size的含义是什么？

Question

这个Poisson doc page解释了函数。问题是如果你不熟悉这些，你就无法理解它们的含义。例如，我想知道平均值在哪里，标准差在哪里，样本大小在哪里。它说mu是一个形状参数。这帮不了我。在

在本例中：

np.random.seed(6)

population_ages1 = stats.poisson.rvs(loc=18, mu=35, size=150000)
population_ages2 = stats.poisson.rvs(loc=18, mu=10, size=100000)
population_ages = np.concatenate((population_ages1, population_ages2))

minnesota_ages1 = stats.poisson.rvs(loc=18, mu=30, size=30)
minnesota_ages2 = stats.poisson.rvs(loc=18, mu=10, size=20)
minnesota_ages = np.concatenate((minnesota_ages1, minnesota_ages2))

print( population_ages.mean() )
print( minnesota_ages.mean() )

输出：

^{pr2}$

loc、mu和size代表什么？在

Answer 1

UHXW问的是这些论点的简单含义是什么。普朗的答案可以简化。在

loc是你的分布的最低x值，mu是你分布的中间值。看看 https://www.datacamp.com/community/tutorials/probability-distributions-python

uniform函数通过其loc和scale参数在指定间隔之间生成统一的连续变量。这种分布在loc和loc+标度之间是恒定的。size参数描述随机变量的数量。如果您想保持再现性，请包括一个随机的分配给一个数字的状态参数。在

Answer 2

这些在普通文献中有充分的记录： location，mu，以及您引用的“足够好”的页面是假设您对该领域的词汇表足够熟悉，可以按照自己的方式阅读技术文档。在

• loc是分布的N维参考点，质心被适当地选择到函数中。对于这个应用程序，它只是所需分布（标量）的左端。默认值为0，并且只有在应用程序从非0开始时才会更改。在
• mu是函数的平均值。在
• size是样本大小。在

泊松分布只有一个形状参数：mu。方差、均值和频率是相互锁定的。在