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[科研心得] 问题:如何从数据里估算普瓦松分布的均值?

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 楼主| 发表于 2019-2-4 11:38:35 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
本帖最后由 晨枫 于 2019-2-3 22:42 编辑 0 R1 I& f* y6 w- ?+ j
3 i" @; h. f! ]- `; o/ _! p9 L
一般估算均值是简单的算术平均,但我的问题比较特别,其实都不是统计问题。
! s9 v) J5 f6 u& Y# b$ [$ V( Q
+ y, @, U( G/ R/ s, |$ S3 `" ~是这样的,我有一个吸收塔,从塔顶到塔底有一个温度分布,形状大体像普瓦松分布:" Y. b0 O; ^) }9 o! z4 g5 C& x

" @9 a" o0 g0 u8 n% {9 ]7 u) z6 D/ g" }% E! ?

/ F3 c* O( f! i# Y3 |) g3 O3 t我要估算峰值出现在哪块塔板,所以想到用统计的办法。实际上,统计里这是概率密度,曲线高低代表在这一点的采样“数量”,但我在每一个点只有一个数据点。说到底,我就是要拟合一个“钟形曲线”,然后找峰值所在点。相当于上图中红线(或者lambda=2)里横轴1-2之间的位置。
% u! C: i& M: v& k8 @  d7 j
( w! g1 D6 I# X* ]0 z) N正态分布有现成的计算办法,但这样的“扭曲正态分布”或者普瓦松分布有什么简单办法吗?我需要能在DCS上实现,所以不能用太复杂的离线算法。
6 A% ?+ R9 i, @, {' a1 u4 e2 ?3 p& c6 d4 {" J. V! ~
爱坛里博士多如狗,教授满地走,想象起来,或许有谁在工作中碰到过类似的问题?

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107#
 楼主| 发表于 2019-2-12 13:45:31 | 只看该作者
老马丁 发表于 2019-2-11 21:55* K7 B# l- j" Y6 q
春节一直没来。现在来看到问题,这个问题是不是,prob(X=?|T=max(T))?实话实说,我没看太懂问题,我感觉不 ...
! T; A! {3 M5 I. N- E2 E! p

3 [) b6 C6 D8 C6 P/ O+ |6 p是的,已经解决。这个确实不是统计问题,是数值积分和重心估计问题。
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106#
发表于 2019-2-12 11:55:43 | 只看该作者
春节一直没来。现在来看到问题,这个问题是不是,prob(X=?|T=max(T))?实话实说,我没看太懂问题,我感觉不是统计问题,而是数值拟合问题。如果已经找到解决方案,就不用专门答复我啦
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105#
 楼主| 发表于 2019-2-5 11:33:06 | 只看该作者
数值分析 发表于 2019-2-4 19:01
7 H  p( H( E8 `( `/ Z  Q6 n, o对,我们可以管这个叫"晨择原理".这是这个讨论的出发点.

4 P! J3 F& d7 t! O
+ \# J) p" t/ Q$ r就像那个“哥德巴赫猜想”一样……
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  • TA的每日心情
    开心
    2024-7-10 00:43
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    [LV.Master]无

    104#
    发表于 2019-2-5 09:01:03 | 只看该作者
    holycow 发表于 2019-2-5 08:56
    3 P. R& f. s9 v& E你是对的,有影响的是分布的skewness. 所以归根结底还是晨司机在零度原点图上扫了一眼,觉得看上去像是泊 ...
    / W2 I5 C! j, V# \& c
    对,我们可以管这个叫"晨择原理".这是这个讨论的出发点.
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    2024-9-10 21:08
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    [LV.Master]无

    103#
    发表于 2019-2-5 08:56:55 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2019-2-4 16:47
    , u( ?2 z& q7 s0 S如果是单峰分布的话,期望存在的话,期望和峰度Kurtosis(也就是你说的陡峭程度)无关,一定在峰值的地方.唯一 ...

    , N# O9 t6 F' M3 j& B你是对的,有影响的是分布的skewness. 所以归根结底还是晨司机在零度原点图上扫了一眼,觉得看上去像是泊松分布
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  • TA的每日心情
    开心
    2024-7-10 00:43
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    [LV.Master]无

    102#
    发表于 2019-2-5 08:54:08 | 只看该作者
    Dracula 发表于 2019-2-5 03:43% S( S2 o5 L! P9 x4 o
    问题就是这个0度在哪儿你并不知道。至于曲线下的面积必须是1这一点,只要各个点同乘或同除一个数就都可以 ...
    2 v' \5 |! ~* L( ?
    嗯...这个问题其实有点像"人择原理",不好表达清楚. ; `0 W0 S" Q0 W- P( q' O
    这一切讨论的开始都是晨司机觉得这个曲线像泊送分布曲线.只有这个"0度"的位置合适,温度曲线才长得像泊松分布.如果你上下平移一下,他就不像泊送分布了.我不知道我说明白了没有...
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    [LV.Master]无

    101#
    发表于 2019-2-5 08:49:26 | 只看该作者
    tanis 发表于 2019-2-5 03:26
    # l3 a0 ~9 O" L! e5 o$ q, z' U冒昧的问一句,你搞过竞赛么~
    , Q. j; R) O, ^1 l% z! }! w, X0 W& l5 w$ L' m# [5 j
    思维方式挺像的~
    ( ^! @% |1 z+ C! t# z0 _
    我希望我搞过.可以当年没赶上机会.
    - s8 X& ]' g) p8 k% r
    & u0 p+ {) P% G- ?% j  {' i不谦虚一下啊,我一直觉得我要是搞竞赛的话能有点小成绩的...呵呵...
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    [LV.Master]无

    100#
    发表于 2019-2-5 08:47:33 | 只看该作者
    本帖最后由 数值分析 于 2019-2-5 09:07 编辑
    : @" e4 ~% n( T
    holycow 发表于 2019-2-5 02:42& `  G3 U3 E" e2 I) E
    1. 极值出在哪里,只要估计出lambda即可
    , R0 A; \7 v4 O- C3 }2. Lambda的估计需要依赖于归一
    # G# C; g2 m# T6 E% I) d$ n3. 归一的分母是可以主观确定的  ...

    % j! q8 [" `& p- P$ W5 ]9 a2 x9 i# J7 I, a7 w
    如果是对称的单峰分布的话,期望存在的时候,期望和峰度Kurtosis(也就是你说的陡峭程度)无关,一定在众数Mode,即峰值的地方.唯一的例外是积分不收敛,即期望不存在(比如柯西分布,这时候没有重心).对于不对称的单峰分布,唯一能影响期望的是偏度Skewness.
    6 C, j- S+ a2 d$ H* x" A* S" }* v. A  k/ }+ G
    这很直观,您再想想?

    点评

    手误了.多谢.改过来了.  发表于 2019-2-5 09:07
    后面应该是“不对称的单峰分布”吧?对称就没有skewness了。  发表于 2019-2-5 09:04
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    99#
     楼主| 发表于 2019-2-5 05:49:33 | 只看该作者
    木不铎 发表于 2019-2-4 15:31
    % R! L; n2 L+ b- O9 L4 x不麻烦啊。查一下维基百科上关于“泊松分布”的页面嘛。
    % c* c" U" \' g, C# |- l. c+ g7 J8 \% U' F6 v2 b
    泊松分布的概率密度函数为

    0 `" W7 I" ^% [8 K谢谢。这和42楼“数值分析”的方法是一样的。
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-10-30 18:27
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    [LV.3]辟谷

    98#
    发表于 2019-2-5 05:31:41 | 只看该作者
    不麻烦啊。查一下维基百科上关于“泊松分布”的页面嘛。
    9 K2 R  a* x- S9 V' N% o5 l' @* z( r- \$ r5 `/ V5 A
    泊松分布的概率密度函数为
    1 H" z' w. e; N2 f5 c6 h3 ~' j* L3 B* M" S; f. n# r* p9 h
    其中λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率,k代表发生某类事件的次数。
    8 [: v2 u, |( n) `这里有一个很好的例子如下:& F# b! s: f! D: o
    & I* F% H! H' s5 t  N0 Z

    9 D: M: Q& R( U  @7 O
    对某公共汽车站的客流做调查,统计了某天上午10:30到11:47来到候车的乘客情况。假定来到候车的乘客各批(每批可以是1人也可以是多人)是互相独立发生的。观察每20秒区间来到候车的乘客批次,共观察77分钟*3=231次,共得到230个观察记录。其中来到0批、1批、2批、3批、4批及4批以上的观察记录分别是100次、81次、34次、9次、6次。使用极大似真估计(MLE),得到 的估计为λ=(81*1+34*2+9*3+6*4)/231=0.8658。

    1 e# i" d* w* ?8 _) R# k& Z* x
      t3 {- {* v  O1 w7 M也就是说20秒之内平均有0.8658批客人。1 [; J3 H( V+ j) \

    1 `  Y7 {% d) I这个例子应该和斯基的问题很类似。根据统计数字,用这个MLE方法,就能得到你的均值λ
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    2020-7-26 05:11
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    [LV.10]大乘

    97#
    发表于 2019-2-5 03:43:07 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2019-2-5 02:23. u6 G) N$ y2 W. N3 u
    这个答案很简单,因为用零度才像泊松分布,如果上下平移的话,重心还是存在的,只是和最高点不再重合.你可以 ...

    ; w5 D7 H/ [# a1 _问题就是这个0度在哪儿你并不知道。至于曲线下的面积必须是1这一点,只要各个点同乘或同除一个数就都可以做到,这个条件并不能提供任何额外的约束来确定零度这个参数。7 q, P6 F/ n6 D* o- R  V3 F- x

    , W! h# o5 h' V( j
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    2023-4-1 00:01
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    [LV.9]渡劫

    96#
    发表于 2019-2-5 03:26:54 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2019-2-5 02:239 i4 X- P2 Q; |: O' T6 }
    这个答案很简单,因为用零度才像泊松分布,如果上下平移的话,重心还是存在的,只是和最高点不再重合.你可以 ...

    4 R* e: n' k. }$ ^3 E1 @冒昧的问一句,你搞过竞赛么~ ' Z, }2 [" U, _! _

    ; k5 _% {" _2 s* F) b思维方式挺像的~
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    2024-9-10 21:08
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    [LV.Master]无

    95#
    发表于 2019-2-5 02:42:48 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2019-2-4 10:32
    5 Z9 z# ~: X$ y3 S$ v/ l1 U顺便说一下,如果是对称的单峰分布的话,就没有这个问题,随便上下平移,只要归一就可以. ...
    " z6 h  o' R# {4 t, H$ ^: P
    1. 极值出在哪里,只要估计出lambda即可
    & v1 A! X$ K2 X4 C8 ~5 ?0 c6 t2. Lambda的估计需要依赖于归一
    + N/ K" U, u7 B# J8 u+ A3. 归一的分母是可以主观确定的 (导致曲线下面积变动)
    ; t8 v) _( A6 `! j& H6 \7 I2 l- w! X* ]1 @" U) d/ k
    就算是对称单峰分布,也要先解决这个峰的陡峭程度才知道这个峰在哪里,恰恰是峰的陡峭程度依赖于归一的分母...
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    [LV.Master]无

    94#
    发表于 2019-2-5 02:32:14 | 只看该作者
    holycow 发表于 2019-2-5 02:15
    # P6 J6 N' |  ^1 F伯爵的意思是说,总温度凭什么以零摄氏度做原点?如果零度不是原点,则和原点的相对温度差之和完全是主观 ...

    - y; O) }7 |! g2 v8 m& z% m顺便说一下,如果是对称的单峰分布的话,就没有这个问题,随便上下平移,只要归一就可以.
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    [LV.Master]无

    93#
    发表于 2019-2-5 02:23:02 | 只看该作者
    本帖最后由 数值分析 于 2019-2-5 02:25 编辑 : e, b% T" _3 k) ?) M+ ~! v
    holycow 发表于 2019-2-5 02:15
    0 P5 A% L7 t6 B, B  r伯爵的意思是说,总温度凭什么以零摄氏度做原点?如果零度不是原点,则和原点的相对温度差之和完全是主观 ...

    / Y, E- \, l+ M  y( l0 Y: t& Y3 j. p0 I* `7 N, x+ I3 s
    这个答案很简单,因为用零度才像泊松分布,如果上下平移的话,重心还是存在的,只是和最高点不再重合.你可以试想一下把泊松分布加上一,然后重新归一,也能得一个新的分布,这个分布也有期望,但期望很可能就不是最高点了. 不过单峰分布,只要不是骨骼轻奇(偏度skewness特别大),基本上最高点和重心差不太远.
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2024-9-10 21:08
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    [LV.Master]无

    92#
    发表于 2019-2-5 02:15:03 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2019-2-4 09:41: c1 Y3 f# @1 ~' h
    所以我和晨风说要归一么.用histogram 面积归一以后,没问题.这实际是个加权平均问题,加权平均要求所以权重 ...
    2 Q( M1 T4 _  K
    伯爵的意思是说,总温度凭什么以零摄氏度做原点?如果零度不是原点,则和原点的相对温度差之和完全是主观确定的,就不能拿来当scaling的分母
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    91#
     楼主| 发表于 2019-2-5 02:02:38 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2019-2-4 11:51
    9 y9 w2 {$ d  c7 s( E8 B- M" i2 Y* K如果不灵就是你那个偏态曲线和博松分布曲线实际上并不像,即重心和最高点不重合.不过有的修.如果到那一步 ...
    3 d- l5 Q% c* l0 B+ q. {
    多谢!will report back!
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    90#
     楼主| 发表于 2019-2-5 02:01:54 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2019-2-4 11:54; s) Q7 u+ @0 j  V
    不过不管灵不灵,晨大可以帮我验证这样一个事儿,即把整个曲线平移n个单位,用同样的算法算完,结果应该是老 ...

    ( K3 t* ]& ?! M6 Z+ t; z- W我用“掐尾”正态分布已经试过了,不归一都精度不错。我再归一试试看!
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-7-26 05:11
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    [LV.10]大乘

    89#
    发表于 2019-2-5 02:00:18 | 只看该作者
    本帖最后由 Dracula 于 2019-2-5 03:16 编辑
    " C5 s9 Y& `$ U! c: p9 R% v. ]
    数值分析 发表于 2019-2-5 01:41
    ! q; o" r' P& S* n9 D所以我和晨风说要归一么.用histogram 面积归一以后,没问题.这实际是个加权平均问题,加权平均要求所以权重 ...
    0 l/ y" r8 N. J9 V4 H
    7 {7 J+ z" H1 f' j& O- c
    假设一个最简单的情况吧。只有两个点,y1和y2,y1<y2,如果你把零点设在y1, 那么y2的权重是1,y1的权重是0,只有第二个点的值决定结果。但是如果零点设在接近于负无穷,那么不管y1, y2的值是多少,都接近相当于两个点的权重都是0.5。零点的选择肯定是对结果有影响的。但是因为零点的选择是arbitrary的,这种情况不应该出现,因此我认为这个算法有问题。
    & x( a4 l8 k1 u9 y0 s3 q0 h8 a  _2 p4 k6 ]3 _# p/ [" M/ n

    * u: H  k  W4 k. B
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    开心
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    [LV.Master]无

    88#
    发表于 2019-2-5 01:54:37 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2019-2-5 01:493 Y1 M' D. l/ E7 T) }% {& [
    话说,如果选“爱坛最学术贴”,这个贴有没有希望当选?我肯定投一票!& S8 y8 |1 V9 ]' x2 U1 Q# O
    / V# ^$ [; i3 X! l: j7 R! K2 n4 `1 u
    多谢各位老大帮忙、指点。正在用 ...

    ' g2 U; e2 w3 N) K* z! |) ?不过不管灵不灵,晨大可以帮我验证这样一个事儿,即把整个曲线平移n个单位,用同样的算法算完,结果应该是老结果平移n个单位.这个不管是不是博松,只要面积归一一定都灵.
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