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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# 使用 Python 实现泊松分布判断
泊松分布是一种重要的离散概率分布，用于描述在固定的时间或空间区间内某事件发生的次数的概率。在实际应用中，我们可能需要判断某个事件的发生次数是否符合泊松分布。本文将指导你通过 Python 来实现泊松分布判断。
## 流程规划
为便于理解，我们将整个实现流程整理为以下表格：
| 步骤 | 描述 |
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# Python判断泊松分布
## 1. 引言
泊松分布是统计学中一类常见的离散概率分布，广泛用于表示在固定时间内发生某事件的次数，例如一小时内到达某个商店的顾客数量。学习如何在Python中判断一个数据集是否符合泊松分布是数据分析和建模中的重要技能。
本文将以易于理解的方式为您展示如何在Python中实现“判断是否符合泊松分布”的功能，并涵盖主要步骤、所需代码及基本的可视化技术。
##
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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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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泊松分布，泊松分布与指数分布的联系，离散分布参数估计。好短的篇幅。
前两天对两大连续型分布：均匀分布和指数分布的点估计进行了讨论，导出了我们以后会用到的两大分布：\(\beta\)分布和\(\Gamma\)分布。今天，我们将讨论离散分布中的泊松分布。其实，最简单的离散分布应该是两点分布，但由于在上一篇文章的最后，提到了\(\Gamma\)分布和泊松分布的
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2024-05-24 22:20:36
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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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这学期的近代物理实验要做一个研究性实验，本来打算用真空镀膜实验加上椭偏仪实验来测自己做出的薄膜的厚度，后来放弃了，因为镀的银膜太厚了，在老师的carry下，我们做了闪烁探测器验证核衰变规律的实验。这个实验很简单，主要是使用高大上的仪器，但是得自己写实验报告，惨。学过数理统计的都知道，核衰变看作一个随机事件可认为是二项分布，而当二项分布的n和p相乘是一个常数而且n值较大的时候令$\lambda$=n
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2024-05-06 09:59:59
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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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在学习之前先介绍一个包：Scipy
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。
1、离散概率分布伯努利分布：伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验（抛硬币） 我们首先用numpy的arange生
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2023-10-11 11:49:52
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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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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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泊松分布泊松分布是二项分布的一个变形和取极限,它通常被用来描述一段时间内或者一定空间内事件的发生次数的对应概率，用于小概率情况，假定它们满足"泊松分布"的三个条件： （1）小概率事件。 （2）相互独立的，不会互相影响。 （3）事件的发生概率是稳定的。与泊松分布相对的是指数分布， 指数分布对应的是两次事件之间间隔多久的概率，再进一步有一个gamma分布，它对应的是n次事件之间的间隔时间。gam
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2024-05-10 11:40:05
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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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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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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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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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本文介绍了如何用Python实现几种常见的概率分布模型，包括伯努利分布，二项分布，几何分布，泊松分布，正态分布和幂律分布。注：想直接看代码的请直接下滑跳过下面这段。涉及到的统计学知识在这里不做介绍，想了解相关知识的朋友推荐下面的链接进行学习。
这个是网易可汗学院的统计学公开课，涉及的知识包括：随机变量、均值方差标准差、统计图表、概率密度、二项分布、泊松分布、正态分布、大
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2024-05-06 16:07:54
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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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