poisson

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    私は、確率分布を使って1と5の間のランダムな整数値のセットを生成したいという問題があります。 ポアソンとインバースガンマは、私が見つけた(平均では大多数ではない)後の特性を示す2つの分布です。 私はApache Commons Mathを使用していますが、利用可能なディストリビューションを使用したい番号を生成する方法がわかりませんでした。

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    2つの関連するポアソンプロセス(例えば、サッカーの試合でホームとアウェイチームのゴール数)のモデルを評価するRのパッケージ 'bivpois'が見つかりました。しかし、このパッケージはRの新しいバージョンでは使用できなくなっているようです。 類似のプロセスを実行するglm()関数を変更する方法はありますか?私はこの種のプロセスに関する文献はほとんど見つかっておらず、STATAのような他の統計パッケ

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    ヒストグラムをプロットし、ヒストグラムにポアソン分布をフィットさせたいと思います。これを行うために、xとyのヒストグラム座標ベクトルをラムダを推定するpoissfit()関数に渡しました。例えば 、ここで私がやったことです: expecteddata = cat(2,x,y) [l,lci] = poissfit(expecteddata) 私の出力はそうのようになります。 l =

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    「データ解析」 - >「乱数生成」というExcelツールを使用して、「ポアソン」分布の100個の数値を生成しています。 「変数の数:1」、「乱数の数:100」、「分布:ポアソン」、「ラムダ:5」の各値を入力します。私が望むように、0から10の数字の大部分を出力します。しかし、countifステートメントを使用して0、1、2などの数を取得すると、生成されるすべての値が0から10の間であるため、合計が

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    私はポアソン分布に自分のデータを合わせてみてください: import seaborn as sns import scipy.stats as stats sns.distplot(x, kde = False, fit = stats.poisson) をしかし、私はこのエラーを取得する: はAttributeError:「poisson_gen」オブジェクトが属性を持っていない 他の

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    私は、収集された過去のデータに基づいてウェブサイトの訪問者数を予測しようとしています。私はこれがポアソン回帰を使うことができるシナリオだと思う。 ID(ウェブサイトのID)、日、月、年、曜日、訪問: 入力は6列で構成されています。 基本的に入力として、「2」、「22」、「7」、「2015」、「6」、「751」の形式の列を持つCSVがあります。 以前の訪問数に基づいて訪問を予測しようとしています。ウ

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    Rで1つの予測子を使用して指数関数的ハザードモデルを推定したいと思います。何らかの理由で、glmポアソンオフセットlog tと、私が生き残りパッケージからのsurvreg関数を使用したとき。私は説明が完全に明白だと確信していますが、私はそれを理解することはできません。 例 t <- c(89,74,23,74,53,3,177,44,28,43,25,24,31,111,57,20,19,137,

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    私のRスクリプトは以下のglm()coeffsを生成します。 ポアソンのラムダとは何ですか?これは私がディストリビューションを作成するために使用したものなので、〜3.0にする必要があります。 Call: glm(formula = h_counts ~ ., family = poisson(link = log), data = pois_ideal_data) Deviance Resi

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    私の問題は、それぞれが異なる平均/レートのポアソンランダム値(RV)を最も効率的に抽出することです。Lam基本的にはsize(RV) == size(Lam)です。 ここで、それはナイーブ(非常に遅い)実装です:私のラップトップ上の import numpy as NP def multi_rate_poisson(Lam): rv = NP.zeros(NP.size(Lam))

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    私はプラズマ物理学のために2Dでポアソン問題を解決しようとしています フーリエ変換をdiscretによると、私はその後 を持っています私が得たポアソンシステムを解いた後に と の4係数です。 私はfftwを使ってEを計算しようとしています。私はgcc poisson.c -lfftw3 -lm -o poissonでコンパイルされたファイルpoisson.c #include <complex.h