R中的Poisson表

Question

我试图在R中为两个事件生成泊松表，一个事件的平均值为1.5 (lambda1)，另一个事件的平均值为1.25 (lambda2)。我想为x=0到x=7+ (7或更多)生成这两种情况下的概率。这可能很简单，但我似乎想不出怎么做！我已经为表创建了一个数据框架，但是我并不知道如何输入参数，因为我以前从未编写过函数：

name <- c("0","1","2","3","4","5","6","7+")
zero <- mat.or.vec(8,1)
C <- data.frame(row.names=name,
                "0"=zero,
                "1"=zero,
                "2"=zero,
                "3"=zero,
                "4"=zero,
                "5"=zero,
                "6"=zero,
                "7+"=zero) 

我猜我需要一些"For“循环，并在某个时候涉及到dpois(x,lambda1)。有人能帮忙吗？

Answer 1

我假设这些事件是独立的。这里有一种方法可以生成一个联合PMF表。

首先，这里是您定义的名称以及lambdas：

name <- c("0","1","2","3","4","5","6","7+")
lambda1 <- 1.5
lambda2 <- 1.25

利用dpois可以得到0-6的边际概率，用ppois和lower.tail=FALSE求出7+的边际概率。

p.x <- c(dpois(0:6, lambda1), ppois(7, lambda1, lower.tail=FALSE))
p.y <- c(dpois(0:6, lambda2), ppois(7, lambda2, lower.tail=FALSE))

一种更好的方法可能是创建一个函数，在给定任何lambda的情况下这样做。

然后，您只需获取外部产品(实际上，在R之外手工做的相同的事情)，并设置名称：

p.xy <- outer(p.x, p.y)
rownames(p.xy) <- colnames(p.xy) <- name

现在你说完了：

              0            1            2            3            4            5
0  6.392786e-02 7.990983e-02 4.994364e-02 2.080985e-02 6.503078e-03 1.625770e-03
1  9.589179e-02 1.198647e-01 7.491546e-02 3.121478e-02 9.754617e-03 2.438654e-03
2  7.191884e-02 8.989855e-02 5.618660e-02 2.341108e-02 7.315963e-03 1.828991e-03
3  3.595942e-02 4.494928e-02 2.809330e-02 1.170554e-02 3.657982e-03 9.144954e-04
4  1.348478e-02 1.685598e-02 1.053499e-02 4.389578e-03 1.371743e-03 3.429358e-04
5  4.045435e-03 5.056794e-03 3.160496e-03 1.316873e-03 4.115229e-04 1.028807e-04
6  1.011359e-03 1.264198e-03 7.901240e-04 3.292183e-04 1.028807e-04 2.572018e-05
7+ 4.858139e-05 6.072674e-05 3.795421e-05 1.581426e-05 4.941955e-06 1.235489e-06
              6           7+
0  3.387020e-04 1.094781e-05
1  5.080530e-04 1.642171e-05
2  3.810397e-04 1.231628e-05
3  1.905199e-04 6.158140e-06
4  7.144495e-05 2.309303e-06
5  2.143349e-05 6.927908e-07
6  5.358371e-06 1.731977e-07
7+ 2.573935e-07 8.319685e-09

您也可以使用循环，正如您最初猜测的那样，但这是一种更迂回的方法，可以找到相同的解决方案。