poisson

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    如果需要产生在随机量[Ñ,中号]范围内,但随着接近平均(Ñ < = 平均 < = 中号多个数字),这是更好的使用方法: poisson_distribution或 normal_distribution? 处cppreference页的例子(在页面的底部)看,它们都产生需要什么: poisson_distribution点4: 0 * 1 ******* 2 ************** 3

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    我想通过使用具有矩形域的FFTW库来求解泊松方程(-4 < = x < = 4和-2 < = y < = 2)。如果域是平方的,我有正确的结果,如果域是矩形的,那么它是错误的。请给我一些建议。非常感谢。 这是我的代码。 #include <stdio.h> #include <math.h> #include <cmath> #include <fftw3.h> #include <ios

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    我想定义我自己的密度函数,用于从R的bbmle包中调用mle2的公式。估计模型的参数,但我不能在返回的mle2对象上应用residuals或predict之类的函数。 这是一个例子,我定义了一个简单泊松模型的函数。 library(bbmle) set.seed(1) hpoisson <- rpois(1000, 10) myf <- function(x, lambda, log =

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    我试图估计Tweedie(或复合Poisson-gamma)分布的有限混合。我已经搜寻了我能想到的任何资源,但没有找到任何资源来说明如何做到这一点。 我目前正在使用flexmix包R写入不同的M-步进驱动器,如在12-14页的flexmix小插曲概述。这里是我的代码,它依赖于CPLM包: tweedieClust <- function(formula = .~.,offset = NULL){

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    我正在创建多个泊松回归,每个模型都有不同的结果。在这个与其他人没有区别的特殊结果(所有二进制,无论是0还是1)上,我都会遇到这个我从未见过的奇怪错误。 mix_1<- glm(count~ offset(log(time)) + age + gender, data=x[x$diagnosis=="match",], family=poisson) glm模型没有问题,我没有按预期工作。尝试执

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    我有点根据某个点过程分布在一个正方形上,可能是泊松点过程。我想将广场分成更小的广场,并计算每个广场的点数。是否有一种简单的方法可以通过内置函数在Matlab中完成?

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    我必须为泊松分布生成数据。我的范围是n = 1000到100K。其中n是数据元素的数量; k从1到n不等。它说使用lambda作为n/2 我从来没有拿过统计数据,也不知道如何在这里得到正确的曲线。我可以喂它lambda为n/2,但我是否从0-n变化K?我试过这个(把k作为参数传入),当我绘制数据时,它会上升,而不是鱼尾。我做错了什么,或者我做得对吗? 谢谢 我在Knuth的java中有这样的代码。

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    我想使用泊松测试函数,根据给定的概率发生或不发生事件p。 Python的随机模块似乎不具备这样的事情,所以我想通了 的拐弯可能性p成分数 随机挑选一个整数。 成功率小于或等于等于分母的整数范围内的分子。 但是,我相信这不是给定任务的最有效的代码段。我也怀疑它的正确性,但我认为它应该是如果random.randrange(int)按照均匀分布工作。 def poisson_test(p):

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    我正在尝试使用rpois()创建泊松模拟。我有两个小数位利率的分布,我想知道这些是否具有泊松而不是正态分布。 rpois()函数返回正整数。我希望它返回两位小数位的正数。我曾尝试以下 set.seed(123) trialA <- rpois(1000, 13.67) # generate 1000 numbers mean(trialA) 13.22 # Great! Close enou

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    我有我已经产生了从观测值y1开始,并假设该值有poissonian分布值的array: array = np.random.poisson(np.real(y1), 10000) 如果我想什么从array中提取一个随机值,这是一个泊松分布的,因此有一个“最可能的值”,最大值为y1?我怎样才能做到这一点?它是通过简单的随机抽取工作,还是需要其他指定的东西? 编辑:试图更具体。我有一个元素是泊松分