泊松过程Poisson三个假设假设1：一段时间内事件发生的次数只与该时间段的长度有关，与时间段所在的具体位置无关。假设2：泊松过程具有独立的增量。泊松过程是无记忆的。假设3：在一段极短的时间里，事件发生一次的概率正比于该时间段的长度。推导出具体表达式在时间段t内，事件发生的次数服从这样的分布：\[P\left(X(t)=n\right)=\frac{(\lambda t)^{n}}{n !} e^
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2023-07-31 23:03:27
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# 如何实现泊松过程（Python）
## 引言
在统计学和随机过程中，泊松过程是一个非常重要的概念。它描述了在一个给定时间段内，事件发生的次数，且事件之间的时间间隔遵循指数分布。对于新手来说，掌握如何在Python中实现泊松过程可能有些困难。在本文中，我将向你介绍如何使用Python来实现泊松过程，并提供详细的代码示例和解释。
## 泊松过程的实现步骤
下面是实现泊松过程的步骤概述：
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原创
2023-09-08 06:37:40
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b站张颢老师随机过程笔记。建议先修课程：概率论，矩阵论或线性代数，高等数学。由于张颢老师似乎是教电子的，里面的很多举例和信号相关，可以根据自己的实际来看，或者看看信号与系统。目录随机过程（Stochastic Process）1.相关函数线性相关相关、不相关和独立相关系数相关函数2.从相关到随机过程相关随机过程随机过程（Stochastic Process）一组随机变量，着眼于随机变量之间的关联，
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2023-12-13 22:48:13
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定义：泊松过程，简单的来说，满足下列三条件的随机过程X={X(t),t≥0}：①P(X(0)=0)=1。②不相交区间上增量相互独立，即对一切0≤t1<t2<…<tn,X(t1),X(t2)-X(t1)，…，X(tn)-X(tn-1)相互独立。③增量X(t)-X(s) (t>s)的概率分布为泊松分布，即，式中Δ(t)为非降非负函数。若X还满足④X(t)-X(s)的分布仅依赖于
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2023-10-11 10:20:13
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# 实现泊松过程的 Python 代码指南
泊松过程是一种常见的随机过程，广泛应用于排队论、统计学等领域。在这篇文章中，我们将通过一个简单的 Python 代码示例来实现泊松过程，并解释每一步的具体内容。
## 实现步骤
我们将实现泊松过程的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------------
# 泊松过程仿真与应用
## 引言
泊松过程是一种广泛应用于排队理论、经济学、通信网络等领域的随机过程。它描述了在固定时间间隔内随机事件发生的次数，通常用于建模独立、随机的事件发生。这篇文章将通过Python代码示例，带您了解如何实现泊松过程的仿真。
## 泊松过程的基本概念
泊松过程的定义如下：
1. 在固定的时间间隔内，事件发生的次数是一个随机变量X，且X服从参数为λ（每单位时间平均发
* 北京邮电大学电子工程学院 * 例3.7 设{X(t)，t≥0}是具有均值函数 的非齐次泊松过程， {Wn，n≥1}是其相应的等待时间序列。求Wn的概率密度。 解：当t>0时， 因此 对上式求导，得 * 北京邮电大学电子工程学院 * 第四节 复合泊松过程 定义3.5 设{N(t)，t≥0} 是强度为?的泊松过程，{Yk，k=1,2,…}
最近刚好完成了学校里随机过程专业课的大作业，想着还从来没有发过一篇正式的博客，就把这个当成养成写博客好习惯的开头吧。希望可以给读者一定的启示。P.S. 如果后续有学弟学妹看到这篇文章的话，希望能够给大家一些小小的启示~同时由于本人能力实在有限，希望大家能够指出我的错误，大家共同进步~ &n
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2023-10-08 21:49:42
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大多数学校的统计学悲剧在于它是多么愚蠢。老师们花费数小时来研究导数，方程式和定理，当您最终达到最佳效果时（将概念应用于实际数字），就会出现一些无关紧要，没有想象力的示例，例如掷骰子。遗憾的是，如果您跳过推导（您可能永远不需要），而专注于使用这些想法来解决有趣的问题，那么统计数据就很有趣。
原作者：Will Koehrsen
在本文中，我们将介绍两个重要的概率
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2023-12-11 17:09:58
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一种累计随机事件发生次数的最基本的独立增量过程。 例如随着时间增长累计某电话交换台收到的呼唤次数，就构成一个泊松过程。 泊松过程是由法国著名数学家泊松（Poisson, Simeon-Denis）（1781—1840）证明的。 1943年C.帕尔姆在电话业务问题的研究中运用了这一过程，后来Α.Я.辛钦于5
一、功能产生泊松分布的随机数。二、方法简介泊松分布的概率密度函数为\[f(x)=\frac{\lambda ^{x}e^{-\lambda }}{x!} \qquad x\in \left \{ 0,1,...,\lambda \right \}
\]用\(P(\lambda)\)表示。泊松分布的均值为\(\lambda\)，方差为\(\lambda\)。定理 若\(\lambda >
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2023-07-01 18:54:19
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# Python 产生泊松随机过程
泊松随机过程是一种常见的随机过程模型，广泛应用于排队理论、通信系统、金融工程等领域。它用于描述在一定时间内事件的发生次数，这些事件相互独立，且在时间上的发生符合泊松分布。在这篇文章中，我们将用Python生成泊松随机过程，并进行可视化分析。
## 1. 泊松分布简介
泊松分布的概率质量函数（PMF）定义为：
\[ P(X = k) = \frac{e^{-
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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随机过程 之 马尔可夫Markov Process与泊松过程Poisson process概念随机过程可以看成一些随机变量的集合，如下图，可把 T 看成时间，随着时间点t的演变随机过程也在演变，而且给定不同的起点会出现不同的演变情况，在某个具体的时间点 t0 ，演变轨迹在对应点的观察样本是随机的。那么，给定时间点 t，X(t) 就表示在这个时间点切面可能的随机变量，所以说随机变量可以看成随机变量的
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2024-07-30 15:59:17
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定义泊松（Poisson）过程，是以法国数学家泊松（1781 - 1840）的名字命名的。泊松过程是随机过程的一种，是以事件的发生时间来定义的。泊松过程是一个计数过程，也是一个独立增量过程。计数过程是在内出现事件A的总数所组成的过程。如果在不相交的时间间隔内出现事件A的次数是互相统计独立的则A事件的计数过程为独立增量过程。满足下列三个条件的 随机过程被称为泊松过程。随机过程是计数过程，且
这几天在家躲避疫情，闲来无事，写了这个多重网格法求解泊松方程的算法的代码。 多重网格法可能是目前为止解泊松方程最快的算法，n个格点需要n次计算就可以收敛，而快速傅里叶变换的收敛速度是n*logn, 共轭梯度法是n^2.。多重网格法可以方便的应对各种边界条件，这一点比傅里叶变换之类的谱方法要好得多。多重网格法可以这么理解。泊松方程化为差分方程后，每个格点都可以写成一个方程，因此得到一个方程组。使用迭
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2023-12-16 15:10:36
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当用与数据科学相关的必备统计只是武装自己时，很重要的须知内容之一是分布（Distribution）。正如概率的概念引出了数学计算，分布协助将隐藏的真香可视化。下面是几种必须了解的重要分布。1.泊松分布（Poisson Distribution）泊松分布用于计算在一个连续时间间隔内可能出现的时间个数。比如，在任意一段时间内会接到多少通电话，或者有多少人在排队。泊松分布是一种离散型函数，这意味着事件只
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2023-09-23 20:57:39
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如何理解泊松分布和泊松过程
背景
阮一峰的博客讲到了如何理解泊松分布：
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/01/poisson_distribution.html
本文根据其文继续讲讲。
泊松分布的由来
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2024-02-04 15:45:11
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文章目录4.1 泊松过程的定义与基本性质4.2 泊松过程与指数分布的关系4.3 到达时间的条件分布4.3.1 到达时间的条件分布4.3.2 顺序统计量4.4 泊松过程的分流 4.1 泊松过程的定义与基本性质定义 4.1：随机过程 他是一个计数过程，且 ；（独立增量）任取 ，（平稳增量），；对任意 和充分小的 ，有 ，；其中 称为强度常数，定义 4.2：计数过程 ，被称为参数为 ；它是独立增量
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2024-01-19 17:47:50
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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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