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泊松分布
【MATLAB常用函数总结】生成随机数-poissrnd函数
mathworks.cn/help/stats/poissrnd.htmlpoissrnd函数Description语句r=poissrnd(lambda)生成随机数,其服从参数为λ(lambda)的
泊松分布
风华是一指风砂
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2020-07-08 03:47
MATLAB函数整理
统计基础之概率论与数理统计(完结)
1、随机变量及其分布:1.1、离散型随机变量(0-1分布、二项分布、
泊松分布
、几何分布)1.1.1、0-1分布0—1分布就是n=1情况下的二项分布。
小魏要学习
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2020-07-06 19:17
数据分析之统计基础
广义线性模型之泊松回归
泊松回归定义泊松回归(Poissonregression)是用来为计数资料和列联表建模的一种回归分析.泊松回归假设反应变量Y是
泊松分布
,并假设它期望值的对数可被未知参数的线性组合建模.泊松回归模型有时(
Infinity343
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2020-07-06 18:17
统计学
R统计学(01): 伯努利分布、二项分布
常见的离散分布有二项分布、
泊松分布
、几何分布、负二项分布和多项分布等。在介绍具体分布之前,先介绍离散分布中的两个重要函数:
R语言和Python学堂
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2020-07-06 09:24
统计学知识梳理(一)二项分布、
泊松分布
、大数定律
一、统计学基础知识1、总体(population)和样本(sample):总体:研究对象的整个群体。样本:从总体中选取的一部分。2、总体和样本的方差:总体方差:样本方差:取样时,有可能样本均值很接近总体期望,这时候这个公式和实际就切合的比较好;但当样本均值与总体期望相差较大,往往会造成偏差。引出样本方差的无偏估计:关于为什么分母是n-1的问题,参考这篇:彻底理解样本方差为何除以n-1,这里也引用一
路啦路
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2020-07-06 04:54
统计学
统计与分布之伯努利分布与二项分布
目录目录前文列表伯努利分布二项分布前文列表计数原理组合与排列统计与分布之高斯分布统计与分布之
泊松分布
伯努利分布伯努利分布(BernoulliDistribution),是一种离散分布,又称为“0-1分布
weixin_33720956
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2020-07-05 22:06
概率论中常见分布总结以及python的scipy库使用:两点分布、二项分布、几何分布、
泊松分布
、均匀分布、指数分布、正态分布...
离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoullidistribution)、二项分布(binomialdistribution)、
泊松分布
(Poissondistribution)和几何分布(geometricdistrib
宵蓝
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2020-07-05 20:07
概率论几大分布和统计学三大检测简述
二项分布二项分布是一个离散概率分布在n次独立的实验中,事件A发生的概率为p(不发生的概率则为1-p),那么最终事件A发生k(k大于等于0,小于等于n)次的概率为:nCk*p^k*(1-p)^(n-k)其中nCk的意思是组合(n中取k)
泊松分布
泊松分布
是二项分布的一个变形和取极限
爱知菜
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2020-07-05 10:08
数据挖掘/机器学习
数理统计
R
《数据结构与程序设计》队列 case study —— airport 模拟机场调度
(也可能是有别的不麻烦的方法但我没想到orz)还是记录一下吧,毕竟是第一个自己写的接近两百行的代码♪(・ω・)ノ代码写的很繁琐,但觉得
泊松分布
部分写(chao)的还挺好,蛮有参考价值的。。。
超超超超超级菜
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2020-07-05 09:55
大一下
数据结构
SimPy模拟顾客去超市购买商品的过程
场景介绍:假设有500名顾客,顾客到达超市的时间间隔服从
泊松分布
,lambd设为1,也就是平均每隔1分钟就会有一名顾客到达超市。
看云朵敲代码
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2020-07-05 08:50
Python
二项分布
我们首先总结二项分布,是因为在后面,不论是
泊松分布
,超几何分布还是正态分布,都跟二项分布分不开的。要讲二项分布,首先说一下什么是两点分布。
jackbrown
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2020-07-05 05:55
关于Python中字符串不匹配的报错解决方法
在学习《DesigningMachineLearningSystemswithPython》(中文名《机器学习系统设计——python语言实现》)一书中,第三章第二节第三小节部分的
泊松分布
的python
百年渔翁_肯肯
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2020-07-05 04:50
Python成就未来
SLAM的数学基础(3):几种常见的概率分布的实现及验证
常见的分布有:二项分布、
泊松分布
、正态分布、指数分布等,下面对它们进行一一介绍。PS:本文中谈到的PDF、PMF、CDF均为公认的缩写方式:PDF:概率密度函数(prob
昕动乐活
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2020-07-04 23:55
ROS
SLAM
从负指数分布/
泊松分布
到排队论(经理能扣篮,但不经常也不绝对)
从经理穿着皮鞋能不能扣篮,引起了一段思考。周六上午在家带娃,我已经快崩溃,所以作文时间放在了午后。假如你相信上帝真的是在掷骰子,那么我们的世界就是上帝的一系列实验生成的。假如你相信世界是二元元素的组合,那么使用二进制便可以完整描述整个世界。一切从二项分布开始裂变。二项分布让我们看一道非常简单的概率统计习题:如果做一次实验,一个独立的事件EEE发生的概率是ppp,那么请问,连续做nnn次实验,让事件
dog250
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2020-07-04 14:30
R语言泊松回归
响应变量的值也遵循
泊松分布
。泊松回归的一般数学方程为-log(y)=a+b1x1+b2x2+bnxn.....以下是使用的参数的描述-y-是响应变量。a和b是数字系数。x-是预测变量。
猪逻辑公园
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2020-07-02 15:24
R语言
伯努利分布、
泊松分布
1.伯努利分布伯努利分布(Bernoullidistribution)又名两点分布或0-1分布,介绍伯努利分布前首先需要引入伯努利试验(Bernoullitrial)。伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验,即对于一个随机变量X而言:伯努利试验都可以表达为“是或否”的问题。例如,抛一次硬币是正面向上吗?刚出生的小孩是个女孩吗?等等如果试验E是一个伯努利试验,将E独立重复地进行n次,则称这一串重
江海成
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2020-07-02 15:27
机器学习
几种概率分布(二项分布与
泊松分布
)
1.二项分布二项分布是说,n重伯努利实验中成功(事件A)的次数为X,,已知事件A发生的概率是p,也即是P(A)=p,则X服从二项分布b(n,p)。记作:X~b(n,p)。二项分布最典型的实验是抛硬币实验,抛n次硬币,有k次正面朝上的概率是多少?假设正面朝上的概率是p,根据排列组合,从n次中挑选出k次正面朝上,n-k次翻面朝上,发生的概率P为:上式中要计算发生k次的概率,只有n是位置量,若要求解,则
panda_o_o
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2020-07-02 14:20
机器学习
概率统计(一)随机事件与随机变量
常用的概率统计知识一、随机事件1.基本概念2.概率3.古典概型4.条件概率5.全概率公式和贝叶斯公式二、随机变量1.随机变量及其分布2.离散型随机变量(1)二项分布(伯努利试验)(2)超几何分布(3)
泊松分布
懒得聪明..
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2020-07-02 12:09
概率统计
泊松分布
分布与Python图解
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromnumpyimportpowerfromscipy.specialimportcomb相关知识BernoulliExperiment(伯努利试验)对于一个试验(事件),如果重复发生的概率是独立的(互补影响),那么它是独立试验。特别的,如果这个试验只存在两种结果,则称其为伯努利试验。BinomialDist
哆啦壹萌
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2020-07-02 12:40
概率论
Python概率分布大全(含可视化)
分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布(双指数分布)逻辑斯谛分布正态分布(高斯分布)对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心F分布帕累托分布(LomaxDistribution)
泊松分布
幂律分布瑞利分布柯西分布
XerCis
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2020-07-02 09:36
Python
python
泊松分布
的理解与Python仿真
我们首先从一个实例出发,来分析缘何
泊松分布
在经济社会生活中如此频繁地出现和使用。已知某家小杂货店,平均每周售出两个水果罐头,请问该水果店的最佳库存量是多少?
Inside_Zhang
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2020-07-02 07:01
math
趣味数学
scipy.stats —— 概率、随机变量与分布
oddsagainstBwinning:**o(B)=1−p(B)p(B)=19o(B)=\frac{1-p(B)}{p(B)}=19o(B)=p(B)1−p(B)=19:A赢19场比赛,B才会赢一场0.常见分布
泊松分布
Inside_Zhang
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2020-07-02 07:29
概率-统计
概率统计——常见分布与假设检验
前言PMFPMFPMF:用于二项分布、
泊松分布
概率质量函数(ProbabilityMassFunction),用来描述离散型随机变量的分布律。
小小明少
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2020-07-02 06:01
概率论
概率论
数据挖掘
数字货币开发专题(51%攻击技术和运行方法)
的论文的描述了指定算力的攻击成功的概率计算方式本文试图通过已有的block计算实际数字货币51%攻击的概率和需要的时间通过分析目前已经生成的block时间和密度分布计算实际数字货币51%攻击的概率和需要的时间Satoshi计算的基于
泊松分布
的理论概率看过论文的可以直接跳过这一节
jQQ53016353
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2020-07-02 05:35
数字货币
概率论基础-
泊松分布
计算近似概率
为保证设备的正常运行,必须配备一定数量的设备维修人员,现有同类设备300台,且各台设备工作相互独立,任一时刻发生故障的概率都是0.01,假设一台设备的故障由一人进行修理,问至少应配备多少名修理人员,才能保证设备发生故障后能得到及时修理的概率不小于0.99?当N大,p小时,可以用此公式,是近似的二项分布计算,相对的计算量会少一些。当然,对于此题,精确计算应该是用二项分布,但是计算C(n,k)过大,会
iteye_19603
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2020-07-02 04:53
概率论与数理统计:六大基本分布及其期望和方差
绪论:概率论中有六大常用的基本分布,大致可分成两类:离散型(0-1分布、二项分布、
泊松分布
),连续型(均匀分布、指数分布、正态分布)。
TooSIMple_
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2020-07-02 03:57
机器学习
泊松分布
(Poisson distribution)
泊松分布
的基本描述:
泊松分布
在对一个时间或空间间隔内事件发生的次数的建模是非常常用的。
泊松分布
的例子:①1年内落到地球上直径大于1米的流星的②在晚上10点到11点内到达急诊室的病人的数量。
huangjx36
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2020-07-02 03:53
机器学习
统计推断——正态性检验(图形方法、偏度和峰度、统计(拟合优度)检验)
当然对于比率数据的比较也需要满足分布前提,通常是二项分布和
泊松分布
,对于二项分布的比率比较,一般不需要做分布的验证。而对泊松分析的比率比较则需要事先验证其分布,验证方法就是卡方检验。
xia ge tou lia
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2020-07-02 03:46
统计学
正态检验
pyhton
白话空间统计之四:P值和Z值(中)
理论上,自然界的物质,基本上以7为中心的
泊松分布
,就像下面这样:相对于极度的强酸和极度的强碱,在自然界中的含量都是比较少的,更多的都是中性或
大虾卢
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2020-07-01 17:14
2020.6.26 概率统计-Task03-常见分布与假设检验
常见分布与假设检验一、一般随机变量1离散型随机变量2连续型随机变量二、常见的离散型分布1二项分布2
泊松分布
3二项分布与
泊松分布
之间的关系4其他离散型随机分布几何分布负二向分布超几何分布三常见的连续型分布
Zylen
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2020-07-01 16:56
DW组队学习
概率论与数理统计
数据分析
统计学
常见分布与假设检验
常见分布与假设检验一、常见分布1、离散型分布1.1二项分布1.2
泊松分布
(描述某段时间内,事件具体发生的概率)2、连续型分布2.1均匀分布2.2正态分布2.3指数分布(描述事件的时间间隔的概率)二、假设检验
遗忘了伤痛的少年
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2020-07-01 11:49
常见分布
假设检验
数据分析
泊松过程(一)
泊松分布
描述的是给定的某段时间内,事件发生的概率1.PoissonProcess1.1Countingprocessindependentincrement注:增量是独立并且稳定的,同样服从
泊松分布
!!
HD920818
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2020-07-01 09:09
概率统计15——
泊松分布
很多场合下,我们感兴趣的试验进行了很多次,但其中成功的却发生的相当稀少。例如一个芯片的生厂商想要把生产出的芯片做一番检测后再出售。每个芯片都有一个不能正常工作的微小概率p,在数量为n的一大批芯片中,出现r个故障芯片的概率是多少?相关阅读单变量微积分30——幂级数和泰勒级数概率统计13——二项分布与多项分布二项式的泊松近似问题似乎很简单,芯片故障的概率符合二项分布X~B(n,p),我们可以用二项分布
我是8位的
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2020-07-01 04:47
概率
R 语言统计基础
R语言统计基础一、使用R语言解各种分布,如标准正态分布,
泊松分布
,均匀分布二、统计量>nstable(ns)>ns>01234567>3652375718315801452681>mean(ns)##发生次数的平均值
Wolverin3
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2020-07-01 04:37
计算机语言工具
概率统计(三)常见分布与假设检验
常见分布与假设检验一、一般随机变量二、常见分布1.离散型分布(1)二项分布(2)
泊松分布
(3)几何分布(4)负二项分布(5)超几何分布2.连续型分布(1)均匀分布(2)正态分布(3)指数分布(4)Γ分布
懒得聪明..
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2020-07-01 03:26
概率统计
python
机器学习
数据分析
统计学
统计学基础——负二项分布的数字特征
2.3推导前的知识准备三、数字特征推导3.1期望3.2方差四、R语言中的负二项分布4.1函数表格4.2函数参数展示参考文献一、引言负二项分布(又名帕斯卡分布)和两点分布、二项分布、几何分布、超几何分布和
泊松分布
一样是常见的离散型分布
逆天者顺A
·
2020-06-29 17:26
笔记:深入浅出统计学 -思维导图
文章目录1信息图形化:第一印象2集中趋势的量度:中庸之道3分散性与变异性的量度:强大的“距”4概率计算:把握机会5离散概率分布的运用:善用期望6排列与组合:排序、排位、排7几何分布、二项分布及
泊松分布
:
feng7w
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2020-06-29 09:53
学习
甜在心馒头店通过
泊松分布
解决备货烦恼
泊松分布
的现实意义是什么,为什么现实生活多数服从于
泊松分布
?
马护法
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2020-06-29 00:41
数学
概率统计
统计学在业内的应用1:分布、参数估计与假设检验及工业界应用
2.2概率分布函数(通常直接简称为分布函数)一、离散情况二、连续情况2.3、总体分布、样本分布、抽样分布一、总体、样本、抽样分布二、大数定律三、中心极限定理2.4、常见分布一、二项分布二、正态分布三、
泊松分布
四
夏洛克江户川
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2020-06-28 19:54
机器学习与统计学习
大数据学习基础
概率统计组队学习 之 常见分布与假设验证
3.对于每次试验成功的概率都是一样的=Expectation:Variance:1.销售电话成功的次数2.一批产品中有缺陷的产品数量3.掷硬币正面朝上的次数4.在一袋糖果中取糖果吃,拿到红色包装的次数
泊松分布
小裙子Cheryl
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2020-06-27 22:16
残差的正态性检验——概率图和QQ-plot图
通常,概率图也可以用于确定一组数据是否服从任一已知分布,如二项分布或
泊松分布
。概率图展示的是样本
weixin_30613727
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2020-06-27 22:40
[Java基础]Java8的HashMap
的优化取消了indexFor()方法,直接使用table[index=(n-1)&hash]增加了TreeNode,当链表个数达到8个以上(不包含8个)就会转换成红黑树结构,提升了查找策略,选择8是因为
泊松分布
copywang_1992
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2020-06-27 13:49
Java基础
二项分布、伯努利分布、
泊松分布
等
这个知识点的整理起源于vivo图像算法岗的视频面试,项目问了没几句,也没提到核心部分,后面问数学知识问死了==一、伯努利分布伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。如果随机变量X只取0和1两个值,并且相应的概率为:则称随机变量X服从参数为p的伯努利分布,若令q=1一p,则X的概率函数可写为:伯努利实验:如果无穷随机变量序列是独立同分布(i.i.d.)的,而且每个随机变量都服从参数为p的伯努利分布
sun123704
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2020-06-27 02:41
数学
R统计学(05):
泊松分布
大家可以点击下方链接来回顾:R统计学(01):伯努利分布、二项分布R统计学(02):几何分布R统计学(03):超几何分布R统计学(04):多项分布西莫恩·德尼·泊松今天要给大家介绍另一个常见的离散型概率分布:
泊松分布
R语言和Python学堂
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2020-06-27 00:37
数学建模之假设检验
例如,提出总体服从
泊松分布
的假设,又如对于正态总体提出数学期望等于μ00的假设等。假设检验就是根据样本对所提出的假设做出判断:是接受还是拒绝。这就是所谓的假设检验问题。
乐清sss
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2020-06-26 16:43
数学建模
Matlab
基因表达量计算与差异表达分析常见问题
答:如果要用
泊松分布
做差异分析模型的话,必须要用readscount的。只有RPKM值的话,可以用RPKM的公式反推readscount数,再做检验。问2:Deseq是怎么控制reads多重比对的?
宁生信
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2020-06-26 12:20
RNAseq
作业2
4)最小二乘法5)向量的线性相关性3.概率论1)事件2)排列组合3)概率4)贝叶斯定理5)概率分布6)期望和方差7)参数估计答:本福特定律:概率公式:贝叶斯公式:两点分布:二项分布:Taylor展式:
泊松分布
均匀分布指数
201706120066马鸿鑫
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2020-06-26 08:27
韦伯分布(威布尔分布,Weibull distribution)
因为正态分布或者
泊松分布
过于理想化,韦伯分布相对来说更接近现实一些(从概率密度函数来看,韦伯分布一般具有长尾分布,即右偏分布的特点)。韦伯分布的概率密度函数为:f(x
心态与做事习惯决定人生高度
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2020-06-26 05:36
统计学
python
数据探索之统计分布
本文用Python统计模拟的方法,介绍四种常用的统计分布,包括离散分布:二项分布和
泊松分布
,以及连续分布:指数分布和正态分布,最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。
鱼心DrFish
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2020-06-26 04:22
机器学习数学基础——概率论与贝叶斯先验
文章目录机器学习数学基础——概率论与贝叶斯先验一、引入二、概率公式三、分布(一)两点分布(离散的)(二)二项分布Bernoullidistribution(离散的)(三)考察Taylor展式(离散的)(四)
泊松分布
骑黑马的forever
·
2020-06-25 20:17
机器学习
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