poisson

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    我想从点云中生成视觉上吸引人的表面重建。 我正在使用点云库。我尝试使用泊松重建方法创建网格,但后来发现它提供了水密重建。 例如:在我来说,我有一个房间 使用代码在http://justpaste.it/code1的点云,我能够得到重建这样 pic 1 http://www.pcl-users.org/file/n4033883/snapshot00.png 上面的照片有覆盖顶视图的表面。这是使用M

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    我有一个索赔计数数据集,其中y为索赔计数,16个协变量,即x1至x16(由0和1组成),我在一个名为X的设计矩阵中排列, E作为暴露(也称为抵消)。我试图用JAGS来对这个数据集进行泊松回归。我写的模型部分的代码如下: Poisson.model <- function(){ for(i in 1:N){ y[i] ~ dpois(lambda[i]) log(l

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    我想生成一系列满足泊松分布的时间戳,有可能吗? 更具体地说,我想传递两个长值来表示开始和结束时间戳,并且我想要生成位于这两个端点之间的时间戳,并且这些时间戳应该满足指定的泊松分布拉姆达。 我已经google了关于使用泊松分布生成随机数据的主题,但大多数结果只描述了如何生成随机泊松整数。我对此有点担心,任何想法都是值得欢迎的。

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    我使用的平均值为500的poisson_distribution,问题是在1200次迭代后分布在423-571之间,我如何将最大限制例如结果更改为从1到4.000 .000但平均值为500? 这里是我的代码: unsigned seed = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count(); std::default_rand

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    我使用proc genmod运行了零膨胀泊松模型,我试图使用Proc PLM评分我的测试数据集,但它给了我这个错误: proc genmod data = train2; class region/param=glm; model response = var1 var2 var3 var4 var5 /dist=zip; zeromodel; outpu

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    我正在调试一组较大的嵌套模型,这些嵌套模型在优化期间只会遇到问题。在我认为导致错误的调零过程中,我遇到了rpois()函数中的异常行为。 看来,非常大的平均值,rpois()返回NA而不是一个值。此问题不会产生警告。请参阅下面的代码,以获得可重复的设置。 > rpois(1,3000000000) [1] NA 我的问题是双重的: 1 - 它为什么显示这种行为(?是那里的rpois功能的整数

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    我对我有非常奇怪但非常重要的问题。所以如果你有一些免费的会议记录 - 请阅读下面的句子 我的任务是:为道路上进来的汽车产生值(次)。而且,从现实世界我有一些变数:道路的长度(2000米),av.l. (6米),实验时间(12小时)以及输入和输出交通的强度(1小时内的汽车数量)。 我需要将所有这些变量转换为机器,知道循环中的时间等于10个单位。 Step in in is 1. 10 units =

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    我正在使用R的latentnet包来对我的网络数据运行ergmm函数。有关包裹详情,请参阅here。 通常情况下,该功能使用伯努利家族,它运行得很好。然而,当我输入网络的称重变种,并尝试使用泊松家庭(请参阅变种families.ergmm)它给了我下面的错误: : Error in latent.effect.invariances[[x[["model"]][["familyID"]]]] :

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    我想使用ptweedie.series R命令将tweedie复合Poisson Gamma拟合到我的损失数据中。我遇到了问题,如何开始在我的适配在R.预先感谢。

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    泊松回归看起来如在我的R-代码如下: poissmod <- glm(aerobics$y ~ factor(aerobics$x1) + factor(aerobics$x2) + aerobics$x3 + aerobics$x4, family = poisson) poissmod 现在,我必须计算用于因子aerobics$x1的置信区间(在模型中没有aerobics$x1因为这不重