问题：如何从数据里估算普瓦松分布的均值？

数值分析

8 U7 s+ o1 k& L3 b7 k& J( D

holycow 发表于 2019-2-5 02:42
! b9 l7 z! Z) i  B1. 极值出在哪里，只要估计出lambda即可
8 Q( @" n3 c' f( B. w  U2. Lambda的估计需要依赖于归一
3. 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.
$ @$ M1 R- N& |1 u- n
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~

( m: Z( |$ {3 y$ {. b' U3 Y我希望我搞过.可以当年没赶上机会.
  Z( o, g( [% ]( k/ a- k
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
# b7 ~2 I$ p% v& m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 ...

嗯...这个问题其实有点像"人择原理",不好表达清楚.
. {$ Y4 }* ^; q9 q9 a# j( L$ z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 ...

1 a& ]9 f. ^1 A" j6 J# m# _7 R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
' X9 b+ A8 J/ h; Y7 F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 ...

# Z% Y- @/ n& B  A1 I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
% q, T- w; A5 _' E对,我们可以管这个叫"晨择原理".这是这个讨论的出发点.

4 }  N6 w4 c* i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
, r3 }% d( T. N+ T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 ...

9 x0 y6 i; {5 h* V5 k/ |: `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。