几何分布、二项分布及泊松分布都属于离散型概率分布，通过了解这些概率分布的固定模式，可以快速计算其概率、期望和方差等等。一、几何分布 案例：倒霉的滑雪者查德在滑雪过程中经常出事故，因此保险费多了很多开销，他不出事故直接从坡顶顺利滑到坡底的概率是0.2，他打算不停尝试(每一次滑行都是独立的)，直至大功告成，那么他需要尝试多少次才能取得一次成功呢？ 满足几何分布的条件是：
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2024-06-09 18:15:17
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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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# Python 分布拟合检验泊松分布
在数据分析中，了解数据的分布类型是至关重要的。泊松分布（Poisson distribution）常用于表示单位时间内随机事件的发生次数，尤其在事件相对稀疏的情况下。本文将指导您如何使用Python进行泊松分布的拟合检验，包括整个流程、每个步骤的代码及其解释。
## 整个流程
以下是实现泊松分布拟合检验的步骤概览。
| 步骤 | 内容
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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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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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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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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(2019年2月19日注：这篇文章原先发在自己github那边的博客，时间是2016年10月28日) 最近应该是六叔的物化理论作业要交了吧，很多人问我六叔的作业里面有两道题要怎么进行图像函数的拟合。综合起来的问题主要有两个： 1. 知道图像的准确拟合方程，但是不知道怎么拟合。(这个是本文的重点) 2. 不知道图像的准确拟合方程，也不知道怎么拟合，这个我可以稍微提供一个拟合的方向。 先从
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2023-11-18 15:19:34
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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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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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模型检验I：后验估计检验一种检验模型拟合的方法是后验估计检验。这种方法很直观，回顾上节中，我们通过收集 200,000 个 μ 的后验分布样本来对泊松分布的参数 μ进行估计，每个样本都被认为是可信的参数值。后验预测检验需要从预测模型中产生新的数据。具体来说就是，我们已经估计了 200,000 个可信的泊松分布参数值μ，这意味着我们可以根据这些值建立 200,000 个泊松分布，然后从这些分布中随机
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2023-10-21 16:21:48
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MinitabApplicationA C# program to call a statistic software whose name is MinitabMinitabMinitab 是一款强大的质量管理统计软件，其包罗万象的强大统计功能和简易的可视化深受广大质量管理工作者喜爱。尤其在制造业领域中，对各工艺参数以及产品特性参数的质量分析的帮助是相当大的。在大型智能制造业工厂中，每天都会产生
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2023-10-20 19:53:17
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我们首先从一个实例出发，来分析缘何泊松分布在经济社会生活中如此频繁地出现和使用。已知某家小杂货店，平均每周售出两个水果罐头，请问该水果店的最佳库存量是多少？（或者这么问，如果你是商家，你该如何储备货物？）假定不存在季节因素，可以近似认为，该问题满足以下三个条件：顾客购买水果罐头是小概率事件；（注意泊松分布刻画的是 rare events）购买水果罐头的顾客之间是独立的，也即不会互相依赖或者影响；顾
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2023-10-06 22:09:32
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# Python泊松分布拟合教程
## 引言
在统计学中，泊松分布是一种概率分布，用于描述在一定时间或空间范围内某事件发生的次数的概率分布。在Python中，我们可以使用SciPy库来进行泊松分布的拟合。本教程将帮助你了解如何使用Python进行泊松分布拟合。
## 整体流程
下面是实现“Python泊松分布拟合”的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一
原创
2023-08-31 05:01:21
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# Python 检验泊松分布
在统计学中，泊松分布用于描述在固定的时间间隔内发生的事件的次数。为了检验数据是否符合泊松分布，我们可以使用Python来实现这一过程。接下来，我将为你介绍整个流程，并详细讲解每一步如何实现。
## 流程概述
下面是我们进行泊松分布检验的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
原创
2024-09-01 04:11:29
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# Python中的泊松分布及其检验
泊松分布（Poisson Distribution）是一种离散概率分布，通常用于表示在固定时间或空间中发生某一事件的次数。泊松分布的特点是事件之间是相互独立的，且在一定的时间间隔内发生的事件数目平均值为λ（lambda），也就是泊松分布的参数。下面，我们将探讨如何在Python中实现泊松分布的检验，包括理论背景、代码示例和可视化工具。
## 泊松分布的数学
# Python 中的泊松分布检验
泊松分布是一种用于描述在固定时间或空间内某个事件发生次数的概率分布。它通常适用于稀疏事件的发生，比如顾客到达商店的次数或电话中心接到的电话数量。本文将介绍如何在 Python 中进行泊松分布的检验，并通过代码示例和可视化来帮助理解。
## 泊松分布的定义
泊松分布的概率质量函数（PMF）可以表示为：
$$ P(X=k) = \frac{\lambda^k
原创
2024-10-24 05:03:12
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# Python泊松分布检验
泊松分布是一种重要的离散概率分布，主要用于描述在固定时间或空间内，某事件发生的次数。在统计学中，泊松分布常被用于模型中，包括电话中心接到电话的数量、网站点击量等场景。本文将介绍如何利用Python进行泊松分布检验，帮助大家理解泊松分布及其应用。
## 什么是泊松分布？
泊松分布描述单位时间内某事件发生的次数，记作 \( X \sim \text{Poisson}
# 检验泊松分布的Python实现
泊松分布是一种非常重要的概率分布，通常用于描述在一定时间内某事件发生的次数。比如，某个时间段内顾客到店的数量、单位时间内网络请求的数量等，都可以用泊松分布进行建模。本文将介绍如何使用Python对泊松分布进行检验，并给出相关的代码示例。
## 泊松分布的基本概念
泊松分布的概率质量函数为：
\[ P(X=k) = \frac{e^{-\lambda} \
凭借记忆和百度复习一下以前学的，不断更20181115更新分布左右偏不能使用x均值估计箱线图-> max，min，中位数，上下四分位数画图的时候，要标记时间，地点，内容，标题，和编号五个要素 1类错误是弃真，有问题结果认为没问题2类错误是没问题认为有问题列联表分时适用于分类变量的推断，卡方检验统计量是样本的函数，样本不同，计算的统计量也不同 抽样：选一个好样本，现在有种蓄
