poisson

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当glmnet和glm得到一个句柄时，我碰到了lambda = 0和family =“poisson”的收敛问题。我的理解是，在lambda = 0（和alpha = 1，默认值）的情况下，答案应该基本相同。以下代码从glmnet帮助页面（？glmnet）上的poisson示例略有更改。唯一的变化是，NZC = P，使得所有变量都在真实模型 N=1000; p=50 nzc=p x=matr

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将泊松噪声添加到拟合文件

我试图将增量的泊松噪声添加到.fits文件。我知道如何做一个普通的文件类型，但我似乎无法读取适合，然后添加泊松噪声。有人知道如何去做这件事吗？这是代码。其中大部分并不特别相关。 s=str(raw_input("filter name: ")) t=str(raw_input("sci or wht: ")) poisson = str(raw_input("Poisson noise am

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在C++中的泊松到达代码给出了相同的结果

你好，我想模拟一些作业调度算法，我想创建一个泊松到达函数的请求。我发现在维基百科泊松到达的算法和我impleneted它和拼命地跑，但我得到相同的结果的所有时间（例如L = 15 - >返回14，升= 1/15返回0） #include <cmath> #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; main(){

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添加具有高斯分布的泊松噪声

我设法将泊松噪声添加到我的.fits图像，但我需要添加分布像高斯分布的平均/中值（mu_0）为0和分布越来越宽的噪声（西格玛）。我找不到用这种方式添加噪音的语法，那么有人可以通过它来指导我吗？目前，我添加的泊松噪声是均匀分布的，这不是我想要的;我需要高斯随机性。这里是代码的相关位： im = pf.open(name) isinstance(im,list) im0 = im

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内存问题 - 大泊松矩阵

我正在做一些信号处理，我需要生成一个泊松矩阵，但是我正在使用的数据足够大，以至于我目前正在执行内存的方式耗尽了内存。我一直在琢磨这一点，现在有点难住，所以我希望你们可以帮我找到一个更有效的方法来生成矩阵，即解决了问题matlab内存不足。反正这里是我迄今为止 n = 20; B = zeros(n^2,n^2); for i = 1:n^2 for j = 1:n^2 if

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R中泊松GLM的rstandard（标准化残差）的定义

我想知道R在拟合泊松GLM时如何找到标准化残差或rstandard。我已经找到了this，但它并不是在谈论标准化的残差。因此，这里是一个简单的代码： counts <- c(18,17,15,20,10,20,25,13,12) x=rpois(9,1) E=counts*10+rpois(9,2) glm.D93 <- glm(counts ~ x+offset(log(E)), fami

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为R上

泊松回归预测区间我tryed两种方法，但我觉得既困难.. 我尝试更好地解释这是我的问题之前，我告诉你，我的问题与这两种方法。我有数据集“承兑汇票”，其中我在用之前介绍的indipendent变量的医院接受日常的数量。医院有三个地方我们做访问......所以在我的数据集中，我每天有三行一个地方。该数据集似乎是： Date Place NumerAccept weekday month NoCon

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R中的泊松表

我试图在R中生成两个事件的泊松表，其中一个平均值为1.5（lambda1），另一个平均值为1.25（lambda2）。我想在x = 0到x = 7 +（7或更多）的情况下生成这两种情况下的概率。这可能很简单，但我似乎无法弄清楚如何做到这一点！我已经成功地创建了表的数据帧，但我真的不知道该怎么输入的参数，因为我从来没有写入之前的函数： name <- c("0","1","2","3","4","5

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如何在R的任意区域模拟空间泊松过程？

我的工作R 3.0.1和我做了模拟的集群泊松过程，R通常有一个默认的区域基本上是一个盒子，在接下来的图片可以看到我的模拟：到目前为止一切正常，麻烦的是，我想要做的是模拟相同的distribution但使用地理区域，但我不知道如何更改参数以便使用地理坐标获得不同的区域。例如：综上所述，基本上是我想要做的是找出如何改变这种面积较大的一个，以使相同的模拟但随着新区域。这里是我试过的代码： libra

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将泊松噪声添加到图像

我有一些图像需要添加增量的泊松噪声才能更全面地分析它们。我知道你可以在MATLAB中做到这一点，但你如何去做Python？到目前为止搜索没有任何结果。