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
1. 极值出在哪里，只要估计出lambda即可
2. Lambda的估计需要依赖于归一
+ Z3 h6 q) a# j* G/ O, h3. 归一的分母是可以主观确定的  ...

% U( x4 m5 @/ m% s/ h
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.
8 k( V$ ^% y5 Z; D. t, }$ G
' c% _2 k3 b" j3 `% k- u这很直观,您再想想?

数值分析

tanis 发表于 2019-2-5 03:26
冒昧的问一句，你搞过竞赛么~

思维方式挺像的~

/ P+ L' `! u  P: ?; Y1 U8 d( G我希望我搞过.可以当年没赶上机会.
( ], p) _* ]# f2 o2 v7 a3 y
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 ...

6 j5 O5 g- P" ^* [1 j# k+ }嗯...这个问题其实有点像"人择原理",不好表达清楚.
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
2 F, T( T) x$ H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 ...

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
; R* I8 p% H9 ]( G7 N- p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
( N( n; H- _3 R: \/ r对,我们可以管这个叫"晨择原理".这是这个讨论的出发点.

0 Q3 j3 x7 Z% f6 {' @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
( ?1 b# D5 Y' Y6 q& |$ W5 u! u+ {0 Q$ U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 ...

4 l# R" M/ d' h4 o* t4 Y
9 V! D2 `" [/ N+ B) i& f4 G$ ~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。