泊松分布计算N=500时68.3%置信水平上下误差棒代码正确性验证

你的代码逻辑是正确的，具体说明如下：

• 核心逻辑无误：利用泊松分布的分位数函数poisson.ppf()计算双侧置信区间的上下界，对应68.3%置信水平的分位点分别取(1-0.683)/2和1-(1-0.683)/2，这是双侧置信区间的标准计算方式。
• 结果验证：当N=500时，泊松分布近似正态分布（λ≥20时近似效果就很好），正态分布下68.3%置信区间对应±1倍标准差，即500±sqrt(500)≈500±22.36。运行你的代码会得到类似Lower Error: 477.00、Upper Error: 523.00的结果，和近似值一致，细微偏差是因为泊松分布是离散分布，分位数取整导致的。
• 优化细节：如果需要更贴合“误差棒”的表述，可以把上下界减去N得到相对误差值，示例代码如下：

  lower_err_val = N - lower_error
  upper_err_val = upper_error - N
  print(f"Lower Error Value: {lower_err_val:.2f}")
  print(f"Upper Error Value: {upper_err_val:.2f}")
  

  这样输出的就是相对于N的偏差值，更符合误差棒的定义。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Casa