# 泊松EM算法的R语言实现
## 一、引言
在统计学与机器学习中，EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种用于参数估计的迭代优化方法。对于处理含有隐变量或缺失数据的模型，EM算法展现了其强大的优势。本文将通过泊松分布的案例，对EM算法在R语言中的实现进行介绍，包括代码示例、类图和结果展示。
## 二、泊松分布简介
泊松分布是一种离散概率分布，
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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目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价一、数据及分析对象CSV文件：o-ring-erosion-only.csv数据集链接：该数据集给出了挑战者航天飞机的O型圈（O-Ring）数据，主要属性如下：（1）Number of O-ring at risk on a given flight：航班上存在潜在风险的O形环数量。（
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2024-06-07 15:02:07
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最大期望算法EM算法的正式提出来自美国数学家Arthur Dempster、Nan Laird和Donald Rubin，其在1977年发表的研究对先前出现的作为特例的EM算法进行了总结并给出了标准算法的计算步骤，EM算法也由此被称为Dempster-Laird-Rubin算法。1983年，美国数学家吴建福（C.F. Jeff Wu）给出了EM算法在指数族分布以外的收敛性证明。MLEM
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2024-04-16 15:19:44
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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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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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本节书摘来自华章计算机《数据科学：R语言实现》一书中的第3章，第3.12节，作者 丘祐玮（David Chiu），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.12 估计缺失数据之前的教程介绍了如何检测数据集中的缺失数值。尽管包含缺失值的数据并不完整，但是我们还是要采用启发式的方法来补全数据集。这里，我们会介绍一些技术来估计缺失值。准备工作按照3.3节“转换数据类型”教程，把导入数据的
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2023-08-21 10:29:04
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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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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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初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法。它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）等等。EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）。EM算法受到
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2024-05-28 11:07:02
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修改了原文段落100中关于score计算方式的理解。对于厘清事件关系和符号定义有很大帮助。001、一个非常简单的例子假设现在有两枚硬币1和2，,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。为了估计这两个概率，做实验，每次取一枚硬币，连掷5下，记录下结果，如下：硬币结果统计1正正反正反3正-2反2反反正正反2正-3反1正反反反反1正-4反2正反反正正3正-2反1反正正反反2正-3反可以很容易地估计出P1
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2024-02-29 10:44:05
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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
4-EM算法原理及利用EM求解GMM参数过程
1.极大似然估计 原理：假设在一个罐子中放着许多白球和黑球，并假定已经知道两种球的数目之比为1:3但是不知道那种颜色的球多。如果用放回抽样方法从罐中取5个球，观察结果为：黑、白、黑、黑、黑，估计取到黑球的概率为p; 假设p=1/4,则出现题目描述观察结果的概率
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2024-04-18 22:20:02
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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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大纲数学基础：凸凹函数，Jensen不等式，MLEEM算法公式，收敛性HMM高斯混合模型一、数学基础1. 凸函数通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数，凸函数与凹函数，任何局部极值也是全局极致，因此如果目标函数是凸的或凹的，那么优化算法就能保证是全局的。定义1：集合是凸集，如果对每对点，每个实数，点定义2：我们称定义在凸集上的函数为
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2024-07-01 12:50:07
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# R语言中的泊松回归及Omnibus检验
在统计学中，泊松回归是一种用于建模计数型数据的常用方法。泊松回归特别适用于响应变量为计数形式的情况，比如某段时间内发生的事件数量。本文将为您介绍泊松回归及其Omnibus检验的R语言实现，帮助您理解其应用及意义。
## 什么是泊松回归？
泊松回归是一种广义线性模型（GLM），用于描述因变量（响应变量）与一个或多个自变量（预测变量）之间的关系。其基本
本文我们讨论期望最大化理论，应用和评估基于期望最大化的聚类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
聚类相关视频软件包数据我们将使用mclust软件包附带的“糖尿病”数据。data(diabetes)
summary(diabetes)
## class glucose insulin sspg## Chemical:36 Min. : 70 Min. : 45.0 Min. : 1
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2023-07-20 14:40:28
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前言 EM算法大家应该都耳熟能详了，不过很多关于算法的介绍都有很多公式。当然严格的证明肯定少不了公式，不过推公式也是得建立在了解概念的基础上是吧。所以本文就试图以比较直观的方式谈下对EM算法的理解，尽量不引入推导和证明，希望可以有助理解算法的思路。介绍 EM方法是专门为优化似然函数设计的一种优化算法。它的主要应用场景是在用缺失数据训练模型时。由于数据的缺失，我们只能把似然函数在这些缺失数据上边
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2023-06-14 19:53:57
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我们考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量(经验均值和经验方差)的非参数估计量。如果要对二项式变量建模。这里的模型如下：未观察到该期间的索赔数量 索偿的数量 考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。利用泊松过程模型，我们可以获得这意味着在一年的前六个月中没有索赔的概率是一年中没有索赔的平方根。假设可以通过一些链接函数(使用GLM术语)表示
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2024-06-12 20:22:41
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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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