前阵子熬夜看欧冠，利物浦 3-0 击败巴萨晋级决赛，赛后一个同为球迷的朋友问我“现在大数据能分析足球比赛的胜平负或者大小球吗？”我一听，没有做很肯定的回答。早些世界杯的时候，百度体育运用大数据的技术预测过，关注过的朋友都知道，准确率不理想。后来我仔细的想了想，任何数据，你只要去挖掘，绝对是有价值的，足球赛事的数据也一样。由于之前自己也买过足球财票，北京单场、混合过关、任九都玩过，对赔率、亚盘稍有了
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2024-08-26 07:42:30
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package pers.robert.lanqiaobeizhenti129;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;
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2023-12-15 06:31:55
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泊松分布Poisson分布（法语：loi de Poisson，英语：Poisson distribution，译名有泊松分布、普阿松分布、卜瓦松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配等），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。泊松分布的概率函数为：泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)
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2024-04-10 21:39:37
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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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# Java泊松分布预测大小
## 介绍
在统计学中，泊松分布用于模拟某一事件在一定时间段内发生的次数。在Java中，我们可以使用概率分布类库进行泊松分布的计算和预测。本文将教会你如何使用Java来实现泊松分布预测大小。
## 流程
下面是实现Java泊松分布预测大小的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入概率分布类库 |
| 2 | 设置泊松分布
原创
2023-09-02 08:51:39
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在本篇博文中，我们将深入探讨如何在 Java 中实现泊松分布的相关代码。无论你是数据科学家、开发者还是对概率统计感兴趣的学习者，这篇文章都将为你提供一步步的指引，教你如何在 Java 中使用泊松分布。接下来，我们将从环境准备开始，逐步带领你完成整个过程。
## 环境准备
在使用 Java 实现泊松分布之前，我们需要首先准备开发环境。确保你安装了 Java 开发工具包（JDK）和适合的构建工具，
# Java实现泊松分布的代码
## 概述
泊松分布是概率论中常用的离散概率分布，用于描述单位时间（或单位空间）内随机事件发生的次数。在Java中，我们可以通过使用随机数生成器和概率函数来实现泊松分布的代码。
## 流程表格
下面是实现泊松分布代码的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 设置参数lambda（泊松分布的平均发生率） |
| 2 | 生成一个服从
原创
2023-08-09 09:49:48
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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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Python数据可视化:泊松分布详解一个服从泊松分布的随机变量X，表示在具有比率参数（rate parameter）λ的一段固定时间间隔内，事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。代码实现：# Poisson分布
x = np.random.poisson(lam=5, size=10000) # lam为λ size为k
pillar = 15
a = pl
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2023-11-21 17:46:28
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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
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2023-09-17 00:02:36
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在今天的博文中，我将分享如何在Java中实现泊松分布的代码，这不仅是一个有趣的统计学话题，还可以在实际应用中发挥重要作用。在这篇文章中，我会从多个角度来探讨这个问题，包括相关的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及应用场景。
## 背景描述
泊松分布是一种重要的离散概率分布，常用于描述特定时间内某事件发生的次数。例如，它可以用来描述一个电话中心在10分钟内收到的电话数量。为了更好地理解
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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一、泊松分布
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，但是没法知道具体的发生时间。已知平均每小时出生3个婴儿，请问下一个小时，会出生几个？有可能一下子出生6个，也有可能一个都不出生。这是我们没法知道的。泊松分布就是描述某段时间内，事件具体的发
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2023-11-15 14:07:39
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概率论-泊松分布和负指数分布1. 泊松分布（1）引语（2）含义与公式（3）泊松分布图像：(4)期望与方差：2.(负)指数分布(1) 例子(2) 含义与公式(3)图像 参考链接1参考链接21. 泊松分布（1）引语日常生活中，有很多事情是有固定频率的。我们可以预估这些事件的总数，但是没法知道具体的发生时间。已知平均每小时出生3个婴儿，请问下一个小时，会出生几个？有可能一下子出生6个，也有可能一个都不
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2024-01-13 20:56:56
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写这篇文章是看到网上的一篇面试题，有面试官问hashmap有一个loadFactory为什么是0.75 我先解释一下 0.75上下文，当一个hashmap初始数组大小暂时不考虑扩容情况，初始情况下它的值是16，随着hashmap的不断put操作，统计发现桶数组内累加的entry数 除以当下数组长度比如16 大于0.75 那么hashmap就会成倍的扩容数
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2023-10-11 21:12:55
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泊松分布（Poisson distribution）：泊松分布是用来描述在一指定时间范围内或在指定的面积或体积之内某一事件出现的次数的分布。常用的泊松分布例子包括：1. 在某企业中每月发生的事故的次数。2. 单位时间内到达某一服务柜台（服务站、诊所、超市的收银台、电话总机等）需要服务的顾客人数。3. 人寿保险公司每天收到的死亡声明的个数。4. 某种仪器每月出现故障的次数。泊松分布的条件
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2023-08-04 13:27:43
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## 实现 Java 泊松分布
### 1. 简介
在开始教你如何实现 Java 泊松分布之前，让我们先来了解一下什么是泊松分布。泊松分布是一种概率分布，描述了一个事件在固定时间间隔内发生的次数概率。它的数学表达式如下：
P(k, λ) = (e^-λ * λ^k) / k!
其中，k 为事件发生的次数，λ 为事件发生的平均次数。
### 2. 实现步骤
下面是实现 Java 泊松分布
原创
2023-11-18 12:35:34
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## Java泊松分布
泊松分布是概率论中重要的离散概率分布之一，描述了在一定时间段或空间范围内，某事件发生的次数的概率分布。在实际应用中，泊松分布常用于描述单位时间或单位空间内事件的发生率，并且具有简单和方便的计算方法。在Java中，我们可以使用Apache Commons Math库来进行泊松分布的计算和模拟。
### 引入依赖
在使用Apache Commons Math库之前，我们需
原创
2023-08-03 14:30:33
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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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