在python中拟合交换泊松分布似乎不正确

在Python中拟合交换泊松分布可以使用scipy库中的stats模块来实现。交换泊松分布（Negative Binomial Distribution）是一种概率分布，用于描述离散型随机变量的分布情况。它与泊松分布类似，但允许更大的方差。

在拟合交换泊松分布之前，首先需要确保已经安装了scipy库。可以使用以下命令进行安装：

pip install scipy

接下来，我们可以使用stats模块中的negative_binomial函数进行拟合。该函数的参数包括成功次数（r）和成功概率（p），可以根据已有数据进行估计。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import nbinom
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成符合交换泊松分布的随机数据
n = 1000
r = 5
p = 0.3
data = nbinom.rvs(r, p, size=n)

# 拟合交换泊松分布
r_hat, p_hat = nbinom.fit(data)

# 打印拟合参数
print("拟合参数（r_hat, p_hat）: ", r_hat, p_hat)

# 绘制原始数据的直方图和拟合的交换泊松分布曲线
plt.hist(data, bins=20, density=True, alpha=0.5, label='Data')
x = np.arange(0, np.max(data)+1)
y = nbinom.pmf(x, r_hat, p_hat)
plt.plot(x, y, 'r-', label='Negative Binomial Distribution')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Probability')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们使用nbinom.rvs函数生成了符合交换泊松分布的随机数据，并使用nbinom.fit函数拟合了这些数据，得到了拟合参数。然后，我们使用直方图和拟合的交换泊松分布曲线来可视化数据和拟合结果。

需要注意的是，拟合结果可能会因为数据样本的不同而有所差异，所以这里的拟合参数（r_hat, p_hat）只是一个估计值。另外，对于交换泊松分布的应用场景，它通常用于模拟一系列独立重复实验中成功次数的概率分布情况，例如在投掷硬币直到出现5次正面的次数。

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