我正在尝试使用 statsmodels 将泊松分布拟合到我的数据中，但我对得到的结果以及如何使用该库感到困惑。
我的真实数据将是一系列数字，我认为我应该能够将其描述为具有泊松分布和一些异常值，因此最终我想对数据进行稳健拟合。
但是出于测试目的，我只是使用 scipy.stats.poisson 创建了一个数据集
samp = scipy.stats.poisson.rvs(4,size=200)
因此，为了使用 statsmodels 来适应这个，我认为我只需要有一个恒定的“endog”
res = sm.Poisson(samp,np.ones_like(samp)).fit()
打印res.summary()
Poisson Regression Results
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Dep. Variable: y No. Observations: 200
Model: Poisson Df Residuals: 199
Method: MLE Df Model: 0
Date: Fri, 27 Jun 2014 Pseudo R-squ.: 0.000
Time: 14:28:29 Log-Likelihood: -404.37
converged: True LL-Null: -404.37
LLR p-value: nan
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coef std err z P>|z| [95.0% Conf. Int.]
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const 1.3938 0.035 39.569 0.000 1.325 1.463
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好吧，这看起来不对，但如果我这样做了
res.predict()
我得到一个 4.03 的数组(这是这个测试样本的平均值)。 所以基本上，首先我很困惑如何从 statsmodel 解释这个结果，其次如果我对分布的稳健参数估计而不是拟合趋势感兴趣，我可能应该做一些完全不同的事情，但我应该怎么做呢？
编辑 为了回答我问题的第二部分，我真的应该提供更多细节。
我有一个事件在开始时间之后随机发生。当我绘制许多事件的延迟时间直方图时，我看到分布看起来像一个按比例缩放的泊松分布加上几个离群点，这些离群点通常是由我的底层系统中的问题引起的。所以我只是想找到数据集的预期时间延迟，不包括异常值。如果不是异常值，我可以简单地找到平均时间。我想我可以手动排除它们，但我认为我可以找到更精确的东西。
编辑 进一步思考后，我将考虑其他分布，而不是坚持使用泊松分布，我的问题的细节可能会分散对原始问题的注意力，但我还是把它们留在这里了。
最佳答案
与广义线性模型系列或其他离散数据中的大多数其他模型一样，泊松模型假设我们有一个将预测限制在适当范围内的转换。
泊松适用于非负数，转换为 exp，因此估计的模型假设观察的期望值，以解释变量为条件是
E(y | x) = exp(X dot params)
要得到泊松分布的lambda参数，我们需要用到exp，即
>>> np.exp(1.3938)
4.0301355071650118
predict 默认执行此操作，但您可以使用关键字参数仅请求线性部分 (X dot params)。
顺便说一句:statsmodels 有争议的术语 内切是 y exog 是 x(里面有 x) ( http://statsmodels.sourceforge.net/devel/endog_exog.html )
异常值稳健估计
问题最后一部分的答案是，据我所知，目前 Python 中没有针对泊松或其他计数模型的离群值稳健估计。
对于过度分散的数据，方差大于均值，我们可以使用负二项式回归。对于泊松中的离群值，我们将不得不使用 R/Rpy 或对离群值进行手动修剪。 离群值识别可以基于标准化残差之一。
它在一段时间内不会在 statsmodels 中可用，除非有人贡献它。
关于python - 将泊松分布拟合到 statsmodels 中的数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24452594/
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