1.泊松分布##泊松分布是二项分布的极限分布，假设有一列二项分布B(n,pn)，均值为\(\lambda\),即\(\lim \limits_{n \rightarrow \infty} np_n=\lambda>0\)，对任何非负整数k(即发生k次的概率)有\(\lim\limits_{n \rightarrow \infty} b(k;n,p_n)=\lim \limits_{n\rig
定义：现实生活多数服从于泊松分布假设你在一个呼叫中心工作，一天里你大概会接到多少个电话？它可以是任何一个数字。现在，呼叫中心一天的呼叫总数可以用泊松分布来建模。这里有一些例子：医院在一天内录制的紧急电话的数量。某个地区在一天内报告的失窃的数量。在一小时内抵达沙龙的客户人数。书中每一页打印错误的数量。 泊松分布适用于在随机时间和空间上发生事件的情况，其中，我们只关注事件发生的次数。当以下假设有效时，
转载
2023-10-23 11:01:43
173阅读
在分布式系统中，如果每个节点的初始状态一致、执行的操作序列一致，那么如何保证它们最后能得到一个一致性的状态？Raft算法将这类问题抽象为“状态机复制（ReplicatedState Machine） ⑥”：把一致性问题具体化为保证Log副本的一致性，通过Log index和term number（逻辑时钟）来保证时序，Leader、Follower状
转载
2024-06-07 06:17:24
99阅读
什么是最大似然估计(MLE)最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最有可能的λ，并将其用作对参数的良好估计。MLE是用于拟合或估计
转载
2023-11-13 21:53:22
421阅读
本文介绍了如何变换均匀分布以便对特定分布进行抽样。
如果你要进行随机抽样，R语言提供了诸多现成的函数供你使用，比如：runif: 均匀分布抽样rbinom: 二项分布抽样rpois: 泊松分布抽样rnorm: 正态分布抽样rexp: 指数分布抽样rgamma: 伽马分布抽样... 等等那么，如果不用现成的函数，我们能自己实现抽样功能吗？比如，我们是否可以不用 rexp 函
转载
2023-10-20 22:14:30
237阅读
最近我们被要求撰写关于泊松过程的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文中，我们讨论了一个将Poisson过程与Wiener过程结合在一起的最佳算法的问题。实际上，为了生成泊松过程，我们总是习惯于模拟跳跃之间的持续时间。我们使用给定时间间隔内跳跃的均匀性，该条件取决于跳跃的次数。首先，我们可以生成一个可能具有漂移的维纳过程，然后在其旁边，我们可以生成指数定律（这将对应于跳跃之间的时间），还可以生成跳
转载
2023-09-19 12:39:18
210阅读
艾利斯兰library(ggplot2)
# 这里的d和y都有大小顺序
d<- seq(0, 5, length.out=10000)
y<-dweibull(d, shape=5, scale=1, log = FALSE)
df<-data.frame(x=d,y)
ggplot(df,aes(x=d,y))+
geom_area(colour="black",fill=
转载
2023-10-10 08:57:40
275阅读
# 泊松分布在R中的应用
## 什么是泊松分布？
泊松分布是概率论和统计学中常用的一种离散概率分布，通常用于描述在固定的时间间隔或空间区域内，某事件发生的次数。例如，一个电话中心在一小时内接到的电话数量，可以用泊松分布来建模。
## 泊松分布的数学定义
泊松分布的瞬时率λ（lambda）代表单位时间内事件的平均发生次数。如果X表示在给定时间间隔内事件发生的次数，那么X遵循参数为λ的泊松分布
名字
scandir, alphasort, versionsort - 为寻找项目扫描目录
概要
#include <dirent.h>
int scandir(const char *dirp, struct dirent ***namelist,
int (*
filter
)(const struct dirent *), int (*
转载
2024-09-02 09:29:59
60阅读
1、基本概念 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。 数据分析的方法可分为描述统计和推断统计。 2泊松分布 泊松分布（Poisson distribution），台译卜瓦松分布，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discrete probability distribution）。泊松分布是以18－19 世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poi
转载
2024-08-09 08:58:28
42阅读
泊松分布求最大似然估计在R语言中的实现
泊松分布是一种常见的概率分布，通常用于建模在固定时间或空间间隔中发生的事件数量。通过最大似然估计（MLE），我们可以对参数进行估计，进而有效地描述数据特征。在本文中，我们将结合R语言对泊松分布进行最大似然估计，并通过合理的结构进行详细分析。
## 协议背景
首先，我们需要理解泊松分布的背景，泊松分布通常用于描述某个固定的时间间隔内某事件的发生次数，例如
# 泊松分布及其检验在R语言中的应用
泊松分布是一种以稀疏事件为特征的离散概率分布。它广泛应用于以下领域：生物统计、交通流分析以及排队论中。例如，假设某个特定时间内到达某个地点的顾客人数遵循泊松分布，则我们可以用它来预测在某个时间段内顾客的到达情况。
在本文中，我们将探索使用R语言进行泊松分布的检验的基本方法。我们将提供代码示例、数据可视化以及甘特图和旅行图的使用示例。
### 1. 理论背
原创
2024-08-09 11:27:15
445阅读
Python包 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import power
from scipy.special import comb 相关知识Bernoulli Experiment (伯努利试验)对于一个试验（事件），如果重复发生的概率是独立的（互补影响），那么它是独立试验。特别的，如果这个试验只
转载
2023-09-17 00:02:36
314阅读
这是一个非常简化的例子。我模拟了1,000个计数观察值，平均值为1.3。然后，如果只观察到两个或更高的观察，我将原始分布与我得到的分布进行比较。
原创
2021-05-19 23:42:57
914阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6534这是一个非常简化的例子。我模拟了1,000个计数观察值，平均值为1.3。然后，如果只观察到两个或更高的观察，我将原始分布与我得到的分布进行比较。
原创
2021-05-12 14:16:10
411阅读
最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差。
转载
2024-09-01 19:13:36
105阅读
1.Single RAM 单口RAM的接口定义如下： clk input 时钟信号 wr input RAM写使能信号，高电平表示写入 addr input
转载
2024-07-30 19:05:02
52阅读
简述一道概率论和数理统计的题。在1秒钟区间内的观测数。迫松分布的期望数是多少？能与之匹配吗？n观测052671443621800353441115+21解思路先算均值作为的估计。样本均值为迫松分布的参数的无偏估计。然后代入迫松分布之中，再逐个计算即可R语言实现先简单的看下数据x = c(5267, 4436, 1800, 534, 111, 21)
barplot(x)
lines(x, type
转载
2023-05-22 14:26:21
81阅读
1 一般随机变量1.1 随机变量的两种类型根据随机变量可能取值的个数分为离散型（取值有限）和连续型（取值无限）两类。1.2 离散型随机变量对于离散型随机变量，使用概率质量函数（probability mass function），简称PMF，来描述其分布律。假定离散型随机变量X，共有n个取值，, , …, , 那么 用到PMF的例子：二项分布，泊松分布1.3 连续型随机变量对于连续型随机变量，使用
转载
2024-01-10 20:10:02
612阅读
# Python估计泊松分布参数
在统计学中，泊松分布是一种离散概率分布，常用于表示在固定时间区间内事件发生次数的概率。举个例子，如果我们想估计某个特定时间段内顾客到达超市的数量，泊松分布就非常适用。
在本文中，我们将介绍如何使用Python来估计泊松分布的参数。整个过程分为几个简单的步骤，每个步骤将包含必要的代码示例与注释。
## 流程步骤
下面是估计泊松分布参数的具体流程：
| 步骤
原创
2024-09-25 05:49:29
117阅读
