観測データがポアソン分布に従うかを検定（Pythonによるポアソン分布の適合度の検定） - Qiita

このデータは、ポアソン分布に従っていると考えてよいか？有意水準 $5%$ で検定せよ。 可視化 ポアソン分布に従うと仮説を立てて計算した「期待度数」と「観測度数」をグラフにしてみます。 「期待度数」は次のように求められます。まず「クレーム数」と「観測度数」を掛けて、観測日数 $365$ で割ると、1日あたりの平均クレーム数 $\mu=2.931$ が得られます。そして、平均 $2.931$ のポアソン分布についての確率質量（$k=0..7$）を求め、観測日数 $365$ を掛けると「期待度数」が得られます。 import numpy as np import scipy.stats as st import japanize_matplotlib import matplotlib.pyplot as plt n = np.arange(0,7+1) f = np.array((22,49