2.4 探索所有男选手的跑步时间现在我们已经完成了对公布在Cherry Blossom网站上表格数据的提取，可以开始研究年龄和跑步时间之间的关系了。典型地，我们首先以图形化的方式考查构建在散点图上的数据，其中散点图以跑步时间为y轴，年龄为x轴。下面我们调用plot()函数对男运动员构造这样的一张散点图。这里我们使用一个轴范围参数ylim，以筛选掉诸如跑步时间为1.5分钟这类的参赛者。在对plot(
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2024-01-02 20:56:13
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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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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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# 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
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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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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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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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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# 泊松分布及其检验在R语言中的应用
泊松分布是一种以稀疏事件为特征的离散概率分布。它广泛应用于以下领域：生物统计、交通流分析以及排队论中。例如，假设某个特定时间内到达某个地点的顾客人数遵循泊松分布，则我们可以用它来预测在某个时间段内顾客的到达情况。
在本文中，我们将探索使用R语言进行泊松分布的检验的基本方法。我们将提供代码示例、数据可视化以及甘特图和旅行图的使用示例。
### 1. 理论背
原创
2024-08-09 11:27:15
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1.泊松分布##泊松分布是二项分布的极限分布，假设有一列二项分布B(n,pn)，均值为\(\lambda\),即\(\lim \limits_{n \rightarrow \infty} np_n=\lambda>0\)，对任何非负整数k(即发生k次的概率)有\(\lim\limits_{n \rightarrow \infty} b(k;n,p_n)=\lim \limits_{n\rig
在分布式系统中，如果每个节点的初始状态一致、执行的操作序列一致，那么如何保证它们最后能得到一个一致性的状态？Raft算法将这类问题抽象为“状态机复制（ReplicatedState Machine） ⑥”：把一致性问题具体化为保证Log副本的一致性，通过Log index和term number（逻辑时钟）来保证时序，Leader、Follower状
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2024-06-07 06:17:24
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1.Single RAM 单口RAM的接口定义如下： clk input 时钟信号 wr input RAM写使能信号，高电平表示写入 addr input
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2024-07-30 19:05:02
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一、算法原理迫松重建法是一种基于隐式函数的三角网格重建算法，该方法通过对点云数据进行最优化的插值处理之后来获取近似的曲面。 迫松曲面重建的过程： 1、定义八叉树。使用八叉树结构存储点集，根据采样点集的位置定义八叉树，然后细分八叉树使每个采样点都落在深度为D的叶节点；2、设置函数空间：对八叉树的每个节点设置空间函数F，所有节点函数F的线性和可以表示向量场V，基函数F采用了盒滤波的
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2024-07-25 09:49:59
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简述一道概率论和数理统计的题。在1秒钟区间内的观测数。迫松分布的期望数是多少？能与之匹配吗？n观测052671443621800353441115+21解思路先算均值作为的估计。样本均值为迫松分布的参数的无偏估计。然后代入迫松分布之中，再逐个计算即可R语言实现先简单的看下数据x = c(5267, 4436, 1800, 534, 111, 21)
barplot(x)
lines(x, type
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2023-05-22 14:26:21
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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
1 一般随机变量1.1 随机变量的两种类型根据随机变量可能取值的个数分为离散型（取值有限）和连续型（取值无限）两类。1.2 离散型随机变量对于离散型随机变量，使用概率质量函数（probability mass function），简称PMF，来描述其分布律。假定离散型随机变量X，共有n个取值，, , …, , 那么 用到PMF的例子：二项分布，泊松分布1.3 连续型随机变量对于连续型随机变量，使用
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2024-01-10 20:10:02
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模拟回归模型的数据验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据，并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。感兴趣的基本特征是平均值。我喜欢这种方法，因为它可以扩展到广义线性模型（logistic，Poisson，gamma，...）和其他回归模型，比如t -regression。您的标准回归模型假设存在将预测变量与结果相关联的真实/固定参数。但是，当我们执行回归时，我们只估计这
原创
2024-01-27 22:45:18
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