问题：如何从数据里估算普瓦松分布的均值？

数值分析

" _2 f* ~( e2 ?6 }1 U/ t/ I$ K

holycow 发表于 2019-2-5 02:42
# z7 }% u: B& u$ j5 Y1. 极值出在哪里，只要估计出lambda即可
( L  v8 F+ }) Y2 U- b& G1 [2. Lambda的估计需要依赖于归一
9 ?9 g5 r5 v0 V8 u7 J! |# D9 [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.

这很直观,您再想想?

数值分析

tanis 发表于 2019-2-5 03:26
9 X: p4 v0 v$ N! {3 |冒昧的问一句，你搞过竞赛么~

思维方式挺像的~

) I; X  d: B" n" n$ T我希望我搞过.可以当年没赶上机会.

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
" N1 X- b: a' S& e+ H% T+ c; g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.
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
3 t' N) ?7 j  g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
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
9 }4 {: F9 v$ B% G" {/ \对,我们可以管这个叫"晨择原理".这是这个讨论的出发点.

' t' y* M4 v* j. f2 }
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
5 z4 K7 }& X0 Z! Y' `* j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。