我试图找到任何方法来测试泊松残差,比如aov()中的法线。在我假设的例子中: # For normal distributiony1 <- rnorm(length(x), mean现在,我想做一个相同的方法,但是对于泊松分布: # For Poisson distribution
x <- rep(seq(from=10, to=50, by=0.5)
dateDay 4: 30 tickets sold to date售出的门票数量是非线性的,有人问我,如果有人计划在23天购买门票,他获得门票的概率是多少?我一直在寻找用于曲线拟合的库,如numpy、PyLab和sage,但我有点不知所措,因为统计数据不在我的背景中。在给定这组数据的情况下,我如何轻松地计算概率?如果它有帮助