[PYTHON] Distribution de probabilité suivie de différences dans les variables de probabilité indépendantes suivant la distribution de Poisson

Distribution de Poisson

Lorsque la variable de probabilité X satisfait $ P (X = k) = \ frac {\ lambda ^ ke ^ {- \ lambda}} {k!} $, Elle suit la distribution de Poisson. La fonction de masse de probabilité de la distribution de Poisson est indiquée ci-dessous lorsque $ \ lambda = 3 ... 10 $ est illustré.

Deux distributions de Poisson

Préparez deux colonnes qui suivent la distribution de Poisson avec $ \ lambda = 5 $.

poisson1 = np.random.poisson(lam=5, size=10000)
poisson2 = np.random.poisson(lam=5, size=10000)

Différence de distribution de probabilité

diff = poisson2 - poisson1

Illustré

Il semble suivre une distribution normale comme indiqué ci-dessus.

Il s'agit de l'une des distributions appelées distribution Skellam.