交通事故の発生回数の予測、機械部品の故障予測など、稀に生じる事象についてモデル化したい場合に用いられる、離散型の確率分布がポアソン分布だよね。 これのサンプルコードある？

2024年6月8日

はい、ポアソン分布を使用して稀に発生する事象のモデル化を行うサンプルコードを示します。以下の例では、ポアソン分布を使用して交通事故の発生回数をモデル化しています。

python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ポアソン分布のパラメータ λ（平均発生回数）を設定
lambda_parameter = 5

# サンプルサイズ
sample_size = 1000

# ポアソン分布からサンプルを生成
accident_counts = np.random.poisson(lambda_parameter, sample_size)

# ヒストグラムを描画
plt.hist(accident_counts, bins=20, density=True, alpha=0.6, color='b')

# グラフにタイトルとラベルを追加
plt.title('Poisson Distribution of Accidents')
plt.xlabel('Number of Accidents')
plt.ylabel('Probability Density')

# グラフを表示
plt.show()

このコードでは、ポアソン分布のパラメータ $lambda$λ を5とし、それに従ってサイズ1000のサンプルを生成しています。生成されたサンプルをヒストグラムとして描画し、ポアソン分布を可視化しています。