Poisson distribution - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution Jupyter Notebook Viewer http://nbviewer.jupyter.org/github/nicolewhite/notebooks/blob/master/Poisson.ipynb Basics The Poisson distribution is popular for modelling th…

老师留个小作业,用EXCEL做不同lambda(np)的泊松分布图,这里分别用EXCEL,Python,MATLAB和R简单画一下. 1. EXCEL 运用EXCEL统计学公式,POISSON,算出各个数据,作图.资料参考这里. =POISSON.DIST(B$1,$A2,0) 注意这里绝对引用的方式,写完公式之后,直接上下左右拖动鼠标即可自动填充.之后插入图表.如下. 2.Python 这里stats.poisson.pmf中的pmf是probability mass function(概率质…

title: [概率论]5-4:泊松分布(The Poisson Distribution) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Poisson Distribution - Poisson Processes toc: true date: 2018-03-28 15:40:55 Abstract: 本文介绍Poisson分布相关知识 Keywords: Poisson Distribution 开篇废话 前面这几个分布包括今天…

Poisson Distribution Given a Poisson process, the probability of obtaining exactly successes in trials is given by the limit of a binomial distribution (1) Viewing the distribution as a function of the expected number of successes (2) instead of the…

PDF version PMF A discrete random variable $X$ is said to have a Poisson distribution with parameter $\lambda > 0$, if the probability mass function of $X$ is given by $$f(x; \lambda) = \Pr(X=x) = e^{-\lambda}{\lambda^x\over x!}$$ for $x=0, 1, 2, \cd…

一.泊松分布 日常生活中,大量事件是有固定频率的. 某医院平均每小时出生3个婴儿 某公司平均每10分钟接到1个电话 某超市平均每天销售4包xx牌奶粉 某网站平均每分钟有2次访问 它们的特点就是,我们可以预估这些事件的总数,但是没法知道具体的发生时间.已知平均每小时出生3个婴儿,请问下一个小时,会出生几个? 有可能一下子出生6个,也有可能一个都不出生.这是我们没法知道的. 泊松分布就是描述某段时间内,事件具体的发生概率. 上面就是泊松分布的公式.等号的左边,P 表示概率,N表示某种函数关系,t 表…

Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差) RRSE(Root Relative Squared Error, 相对平方根误差) MAE(Mean Absolute Error, 平均绝…

转自: [基础]常用的机器学习&数据挖掘知识点 Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计),QP(Quadratic Programming 二次规划), CP(Conditional Probability条件概率),JP(Joint Probability 联合概…

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二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distribution 负二项分布  | Negative binomial distribution 指数分布 | Exponential Distribution Βeta分布 | beta distribution Βeta二项分布 | Beta-binomial distribution 几何分布…

Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差), LMS(LeastMean Square 最小均方), LSM(Least Square Methods 最小二乘法), MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计), QP(Quadratic Programming 二次规划), CP(Conditional Probability条件概率), JP(Joint Probability 联合概率), MP(Marginal Pro…

原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Square…

转载自http://www.cnblogs.com/qscqesze/ Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计),QP(Quadratic Programming 二次规划),CP(Conditional Probability条件概率),JP(Joint Prob…

常用的数据挖掘&机器学习知识(点) Basis(基础): MSE(MeanSquare Error 均方误差),LMS(Least MeanSquare 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(Maximum LikelihoodEstimation最大似然估计),QP(QuadraticProgramming 二次规划), CP(ConditionalProbability条件概率),JP(Joint Probability 联合概率),MP(Mar…

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接上篇概率分布,这篇文章讲概率分布在python的实现. 文中的公式使用LaTex语法,即在\begin{equation}至\end{equation}的内容可以在https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php?lang=zh-cn页面转换出 正确的格式 二项分布(Binomial Distribution) 包含n个相同的试验 每次试验只有两个可能的结果:"成功"或"失败". 出现成功的概率p对每一次试验是相同的,失败的…

一.简介 HashMap源码看过无数遍了,但是总是忘,好记性不如烂笔头. 本文HashMap源码基于JDK8. 文章将全面介绍HashMap的源码及HashMap存在的诸多问题. 开局一张图,先来看看hashmap的结构. 二.历史版本 再次声明一下本文HashMap源码基于JDK8.不同版本HashMap的变化还是比较大的,在1.8之前,HashMap没有引入红黑树,也就是说HashMap的桶(桶即hashmap数组的一个索引位置)单纯的采取链表存储.这种结构虽然简单,但是当Hash冲突达到一…

概率分布有两种类型:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布. 离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function).离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution).二项分布(binomial distribution).泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等. 连续概率分布也称为概率密度函数(probability densit…

以下是几种常见的离散型概率分布和连续型概率分布类型: 伯努利分布(Bernoulli Distribution):常称为0-1分布,即它的随机变量只取值0或者1. 伯努利试验是单次随机试验,只有"成功"(1)或"失败"(0)这两种结果.假如某次伯努利实验成功的概率为p,失败的概率为q=1-p,那么实验成功或失败的概率可以写成:. 伯努利分布的期望: 伯努利分布的方差: 二项分布(Binomial Distribution):用以描述n次独立的伯努利实验中有x次成功的…

王老板开了一家4S店,卖新车为主,车型也很单一,可是每个月销量都变化很大,他很头疼,该怎么备货,头疼的是: 1)备货少了,可以来了没货可能就不买,去别的店了 2)备货多了,占用库存不说,长久卖不出去就成库存车,说不定要亏本处理了 我们用泊松概率算法帮他解决试试看. [样板数据] 首先还是要看看样板数据,才能给出合理的办法,他们主打车型最近6个月销量情况是: 月份 销量 1 10 2 2 3 7 4 5 5 8 6 18 [数据准备] 样板数据有了,先用最笨的方法,做个平均数,6个月合计卖了50台…

The Basics of Probability Probability measures the amount of uncertainty of an event: a fact whose occurence is uncertain. Sample space refers to the set of all possible events, denoted as . Some properties: Sum rule: Union bound: Conditional probabi…

The zero-inflated negative binomial – Crack distribution: some properties and parameter estimation Zero-inflated models and estimation in zero-inflated Poisson distribution Count data and GLMs: choosing among Poisson, negative binomial, and zero-infl…

1.Normal distribution In probability theory, the normal (or Gaussian or Gauss or Laplace–Gauss) distribution is a very common continuous probability distribution. Normal distributions are important in statistics and are often used in the natural and…

R编程语言已经成为统计分析中的事实标准.但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易.我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布.虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料.在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量(random variable).随机变量是对一次试验结果的量化. 举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成           Python   1 2 X = {1 如果正面朝上,    …

(2017-02-04 银河统计) 统计函数API概念   API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)是一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节.   统计函数API是通过前台web网页传入数据和参数,服务器接收数据和参数后,经过统计计算返回结果的一种新型接口形式.   通常前台web网页很难处理复杂数学或统计问题,通过Web Service技术将数据和参…

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语…

--------------------------------- 大数定律:大量样本数据的均值(样本值之和除以样本个数),近似于随机变量的期望(标准概率*样本次数).(样本(部分)趋近于总体)中心极限定理:大量样本数据的均值(或者样本和\众数.极差等等,或者任意的非正态的分布都可以)的频率分布,服从正态分布(样本越大,越吻合正态分布). 大数定律研究的是在什么条件下,这组数据依概率收敛于他们的均值. 中心极限定理研究的是在什么条件下,这些样本依分布收敛于正太分布. 依概率收敛就是强收敛,随机过…

目录 常见的概率分布模型 一.离散概率分布函数 二.连续概率分布函数 三.联合分布函数 四.多项分布(Multinomial Distribution) 4.1 多项分布简介 4.2 多项分布公式解析 五.伯努利分布(Bernoulli Distribution) 5.1 伯努利分布简介 5.2 伯努利分布的期望值和方差 六.正态(高斯)分布(Normal(Gaussian) Distribution) 6.1 正态分布的概率密度函数图像 6.2 正态分布简介 6.3 中心极限定理与正态分布 七…

作者:Pier Paolo Ippolito@南安普敦大学 编译:机器学习算法与Python实战(微信公众号:tjxj666) 原文:https://towardsdatascience.com/probability-distributions-in-data-science-cce6e64873a7 介绍 拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益.每次我们开始探索新的数据集时,我们首先需要进行探索性数据分析(EDA),以了解某些特征的概率分布是什么.如果我们能够了解数据分布中…