При проверке пригодности распределения Пуассона я получаю результаты, противоположные теории
Из теории мы знаем, что X ~ Пуассон (1) и Y ~ Пуассон (7), затем X + Y ~ Пуассон(1 + 7).Когда я пытаюсь проверить то же самое, используя scipy через приведенный ниже код, я получаю p-значение <0,05, что означает отклонение нулевой гипотезы [X + Y следует Пуассону (8)] </p>
import numpy as np
from scipy import stats
x = np.random.poisson(1.0,1000)
y = np.random.poisson(7.0,1000)
print stats.chisquare(x+y,stats.poisson.rvs(8,size=1000),ddof=2)
Фактический результат:Power_divergenceResult (статистика = 2748,7129256364551, значение = 1,525087375864822e-163).p-значение <0,05 </p>
Ожидаемый результат: p-значение >> 0,5