问题：如何从数据里估算普瓦松分布的均值？

数值分析

holycow 发表于 2019-2-5 02:42
5 E: |8 O& R- |- o' `( Q6 W1. 极值出在哪里，只要估计出lambda即可
/ Y  _% H5 E6 B# J# T( f2. Lambda的估计需要依赖于归一
+ P; q5 E  p( y: u# I1 {4 R3. 归一的分母是可以主观确定的  ...

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.
# g; [4 q. @4 s, k* u' i
' d" T. u6 A! w' e" q" F& q3 d这很直观,您再想想?

数值分析

tanis 发表于 2019-2-5 03:26
$ i# W  l6 k* @7 Y( P冒昧的问一句，你搞过竞赛么~

思维方式挺像的~

! p5 B) b- n; l1 r" e我希望我搞过.可以当年没赶上机会.

! L3 s# i* g; u. {% `' }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...

数值分析

Dracula 发表于 2019-2-5 03:43
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 R8 c3 }+ Y$ D" P! q* c嗯...这个问题其实有点像"人择原理",不好表达清楚.
/ a3 }' e* _1 h) L) c+ O4 }( x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...

holycow

数值分析 发表于 2019-2-4 16:47
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 ...

" }/ y" b! y* S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

数值分析

holycow 发表于 2019-2-5 08:56
  Q- `+ D1 Y$ h$ S3 j) w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 ...

对,我们可以管这个叫"晨择原理".这是这个讨论的出发点.

晨枫

数值分析 发表于 2019-2-4 19:01
! S8 t7 g( \' o" P( U% A( x* M对,我们可以管这个叫"晨择原理".这是这个讨论的出发点.

! n' l+ f  H, w7 h  T' r
就像那个“哥德巴赫猜想”一样……

老马丁

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

晨枫

老马丁 发表于 2019-2-11 21:55
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 ...

" P8 Q- d0 q9 S# D
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。