泊松过程是随机过程的一个经典模型，是一种累积随机事件的发生次数的独立增量过程。也就是说，每次事件的发生是相互独立的。那么泊松分布和泊松过程又什么关系呢？可以说泊松分布是描述稀有事件的统计规律，即可以描述一段时间内发生某个次数的概率。而泊松过程呢，就适合刻画“稀有事件流”的概率特性。 比较：泊松分布 泊松过程的主要公式： 其实没多少不一样对不对？不一样的是泊松过程是一个可以查看在时间t
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2024-01-25 23:44:45
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计数过程 在(0,t)内出现事件A的总数所组成的过程{N(t),t＞0}称为计数过程。 如果用N(t)表示到时刻t为止已发生的“事件A”的总数，若N(t)满足下列条件：N(t)≥0N(t)取正整数值对任意两个时刻t1<t2，有N(t1)≤N(t2)对任意两个时刻t1<t2，N(t2)-N(t1)等于在区间(t1,t2]中发生的“事件A”的次数 则随机过程{N(t),t≥0}称为一
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2023-10-31 20:12:21
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1、基本理论知识泊松分布适合描述在单位时间内随机事件发生的次数或概率。比如：某网站或app在单位时间内访问的人数，满足分布律：，其中表示单位时间内随机事件平均发生的次数，P就代表单位时间内随机事件发生k次的概率。特点：
事件独立；在任意相同的时间范围内，事件的发生概率相同；解决的问题是：在某段时间内，某件事情发生的概率。2、python实现numpy实现：np.random.poisson(
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2023-10-15 23:34:24
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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，
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2023-10-23 11:01:43
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例子：已知：【1小时(单位时间)生3个婴儿】==【频率lamda】一、泊松分布：自变量为1小时(t=1)生1个婴儿(n=1)或2个婴儿(n=2)或3个婴儿(n=3)...；因变量分别对应自变量根据公式所算出的概率。二、指数分布：自变量为生出婴儿（不管几个，必须得生出来）至少需要1个小时(t=1)或2个小时(t=2)或3个小时(t=3)...；因变量分别对应自变量根据公式所算出的概率。 注
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2024-03-07 12:25:23
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function possion(lambda)
r=poissrnd(lambda,10000,1);
mean(r)
var(r)
rmin=min(r);
rmax=max(r);
x=linspace(rmin,rmax,rmax-rmin+1);
yy=hist(r,x);
yy=yy/length(r);
bar(x,yy)
end
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2023-07-28 21:11:12
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泊松分布Poisson Distribution目录泊松分布Poisson Distribution引言ProblemSolutionReference引言泊松分布是一个时间区间内独立事件发生的概率分布。如果λ是每一定时间间隔平均发生的次数,那么在该时间间隔内发生x次的概率计算公式:Problem如果一架桥上，平均每分钟有12辆车通过，求这座桥某分钟内有17辆或更多车辆通过的概率。Solution
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2023-06-09 19:59:55
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最近实验室的项目需要实现模拟文件访问序列，要求单位时间内的数据请求次数符合泊松分布，而两次请求见的时间间隔符合指数分布。没办法只好重新捡起已经丢掉多时的概率知识。于是也就有了这篇关于在C语言下符合泊松分布和指数分布的随机数生成器的实现。泊松分布在实际的事例中，当某一事件，比如进站乘客数量，电话交换机接收到的通话请求以固定的瞬时速率λ独立且随机地出现时，就可以认为该事件在单位时间内发生的次数符合泊松
一个故事：你已经做了10年的自由职业者了。到目前为止，你的平均年收入约为8万美元。今年，你觉得自己陷入了困境，决定要达到6位数。要做到这一点，
原创
2024-05-19 22:00:05
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泊松分布定义：如果随机事件A发生的概率是P，进行n次独立试验，恰巧发生了k次，则相应的概率可以用这样一个公式来计算：在实际事例中，当一个事件以固定的平均速率出现时随机且独立地出现时，那么这个时间在单位时间（面积或体积等）内出现的次数或个数近似服从泊松分布。如：某医院平均每小时出生3个婴儿；（单位时间）某公司平均每小时接到3.5个电话；（单位时间）数学性质一：泊松分布是正态分布的一种微观视角，是正态
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2023-11-15 14:54:11
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https://www.bilibili.com/video/BV1L5411x7vH?p=44北京工业大学运筹学泊松分布与指数分布泊松分布泊松分布就是描述某段时间内，事件具体的发生概率。日常生活中，大量事件是有固定频率的: 某医院平均每小时出生3个婴儿 某公司平均每10分钟接到1个电话 某超市平均每天销售4包xx牌奶粉 某网站平均每分钟有2次访问它们的特点就是，我们可以预估这些事件的总数，但是没
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2024-05-13 12:39:10
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# Python泊松分布随机数
## 引言
在统计学和概率论中，泊松分布是一种用来描述稀有事件发生次数的概率分布。它是以法国数学家西蒙·丹尼·泊松命名的，用于描述在一个固定时间段或空间区域中，事件发生的平均频率。
在本文中，我们将介绍如何使用Python生成泊松分布的随机数，并通过代码示例演示其应用。
## 泊松分布的定义
泊松分布的概率质量函数（Probability Mass Fun
原创
2023-10-12 05:57:26
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泊松分布，泊松分布与指数分布的联系，离散分布参数估计。好短的篇幅。
前两天对两大连续型分布：均匀分布和指数分布的点估计进行了讨论，导出了我们以后会用到的两大分布：\(\beta\)分布和\(\Gamma\)分布。今天，我们将讨论离散分布中的泊松分布。其实，最简单的离散分布应该是两点分布，但由于在上一篇文章的最后，提到了\(\Gamma\)分布和泊松分布的
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2024-05-24 22:20:36
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# Draw 10,000 samples out of Poisson distribution: samples_poisson
samples_poisson=np.random.poisson(10,size=10000)
# Print the mean and standard deviation
print('Poisson: ', np.mean(samples_pois
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2023-07-01 15:30:22
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平时我们在编写代码是会经常用到一些随机数，而这些随机数服从一定的概率分布。1.泊松分布、正态分布等生成方法1.1常见分布：stats连续型随机变量的公共方法：*离散分布的简单方法大多数与连续分布很类似，但是pdf被更换为密度函数pmf。1.2 生成服从指定分布的随机数norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分布的期望和标准差。size得到随机数数
学习ScipyScipy基于Numpy上提供了丰富和高级的功能扩展，在统计、优化、插值、数值积分、时频转换等方面提供了大量的可用函数，基本覆盖了基础科学计算相关的问题。import numpy as np
import scipy.stats as stats
import scipy.optimize as opt统计部分生成随机数rv_continuout.rvs和rv_discrete.rv
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2023-10-16 13:47:35
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主要内容：一、什么是泊松分布二、用Python解决实际问题三、泊松分布的形态变化泊松分布以法国数学家泊松命名，他在1837年出版了一篇关于泊松分布的论文。一、什么是泊松分布泊松分布通常是与固定时间或空间间隔内的计数相关的离散分布。比如：我平均每周写三篇文章，那我下周会写几篇文章？小明平均一个月健身7次，那下个月他会健身几次？马路边上平均每1000米停有20辆车，那下一个一千米停了多少辆车？老板平均
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2023-08-31 15:34:17
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参数检验的前提是关于总体分布的假设成立，但很多情况下我们无法获得有关总体分布的相关信息。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。单样本K-S检验用于检验样本是否来自于特定的理论分布的非参数检验方法，这个理论分布可以是正态分布、均匀分布、泊松分布或指数分布。下面我们主要从下面四个方面来解说： 实际应用理论思想操作过程分
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2024-02-01 08:06:28
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这学期的近代物理实验要做一个研究性实验，本来打算用真空镀膜实验加上椭偏仪实验来测自己做出的薄膜的厚度，后来放弃了，因为镀的银膜太厚了，在老师的carry下，我们做了闪烁探测器验证核衰变规律的实验。这个实验很简单，主要是使用高大上的仪器，但是得自己写实验报告，惨。学过数理统计的都知道，核衰变看作一个随机事件可认为是二项分布，而当二项分布的n和p相乘是一个常数而且n值较大的时候令$\lambda$=n
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2024-05-06 09:59:59
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在学习之前先介绍一个包：Scipy
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。
1、离散概率分布伯努利分布：伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验（抛硬币） 我们首先用numpy的arange生
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2023-10-11 11:49:52
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