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
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2023-10-20 22:14:30
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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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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
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2024-06-07 06:17:24
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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
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2024-07-30 19:05:02
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R语言的各种分布函数： 至于具体的用法了，大家可以使用help命令,根据实际情况来进行使用 R提供工具来计算累计分布函数p(cummulative distribution function CDF),概率密度函数d和分位数函数q，另外在各种概率分布前加r表示产生随机序列（R这种直接在分布前面加前缀的语法太难读了，pt() 误以为还是一个函数，实际上的含
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2023-11-05 10:38:43
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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
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2023-09-19 12:39:18
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# R语言中求泊松分布概率的指南
在统计学中，泊松分布是描述单位时间内事件发生次数的概率分布，非常适用于分析稀有事件。本文将详细讲解R语言中如何实现泊松分布的概率计算，适合初学者。我们将以步骤的方式来展示整个流程，具体内容包括代码实现和相应的解释。
## 过程概述
首先，我们将简介整个实现流程，以下是实现泊松分布概率计算的步骤：
| 步骤 | 内容描述
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=
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2023-10-10 08:57:40
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# 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
norm表示正态分布：rnorm(x):表示生成随机x个正态分布的序列，randomdnorm(x):输出正态分布的概率密度函数，density function————plot(dnorm(x)),画出密度曲线pnorm(x):输出正态分布的分布函数，概率函数，probability function【对于连续分布，分布函数就是从负无穷到x对概率密度函数的积分的结果】qnorm(p):分位函数，
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2023-06-23 13:48:06
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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 (*
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2024-09-02 09:29:59
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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
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2024-08-09 08:58:28
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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
# 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
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
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
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2023-11-13 21:53:22
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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
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2023-05-22 14:26:21
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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
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2024-01-10 20:10:02
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Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧20,p≦0.05时，就可以用泊松公式近似得
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2022-06-10 20:11:32
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概率分布介绍：泊松分布泊松分布 (Poisson Distribution)定义代码为什么泊松不得不发明泊松分布?为什么非得是泊松分布的形式呢？二项分布二项分布的缺点1. 二项随机变量
x
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2024-04-02 10:44:40
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