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楼主: 晨枫
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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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  • TA的每日心情
    开心
    2026-2-7 02:13
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    [LV.Master]无

    101#
    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 , G& }) s* H) c
    holycow 发表于 2019-2-5 02:42) K3 I  ]0 h' l
    1. 极值出在哪里,只要估计出lambda即可
    # Y( z4 I* A7 q! {6 s9 J2. Lambda的估计需要依赖于归一/ v. U4 Q. U  K! k2 Y0 Z+ y& z
    3. 归一的分母是可以主观确定的  ...

    + H; h! U3 d7 U! B7 f4 t) r9 E0 s+ X$ W6 u# W! w. n
    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.5 B; L3 F) R5 a9 E- Z
    ; K& r" H! ~$ U
    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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  • TA的每日心情
    开心
    2026-2-7 02:13
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    [LV.Master]无

    102#
    发表于 2019-2-5 08:49:26 | 只看该作者
    tanis 发表于 2019-2-5 03:26; R( D) p' f) r9 Y8 y" q( J0 f
    冒昧的问一句,你搞过竞赛么~ 1 f2 T4 E' m5 R7 ~
    5 y) q" d6 J8 P! K
    思维方式挺像的~

    + |. Z8 S- ]0 c. e# o# w3 _5 o我希望我搞过.可以当年没赶上机会.
    ! C7 v, ~6 j0 |& e2 O
    ( H0 P, c1 f0 ^6 o& o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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  • TA的每日心情
    开心
    2026-2-7 02:13
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    [LV.Master]无

    103#
    发表于 2019-2-5 08:54:08 | 只看该作者
    Dracula 发表于 2019-2-5 03:43: l8 ?. o; b! q! `1 Z1 T
    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 ...
    ' C4 \3 d. f6 O+ H3 ?
    嗯...这个问题其实有点像"人择原理",不好表达清楚. % E& U) w% j6 Q7 `% E  Y
    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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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 04:13
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    [LV.Master]无

    104#
    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& r) `6 d& ^, o' T6 b
    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 ...
    7 Z7 _! p( a8 \- H* j6 i( k, {. t* I( G
    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
    2026-2-7 02:13
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    [LV.Master]无

    105#
    发表于 2019-2-5 09:01:03 | 只看该作者
    holycow 发表于 2019-2-5 08:56
    7 I- N8 R; w% O+ ~* \; H" L1 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 ...

    1 v: J6 X$ _' C" _5 \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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    该用户从未签到

    106#
     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 19:017 G2 y) ]- O$ H# g
    对,我们可以管这个叫"晨择原理".这是这个讨论的出发点.

    + Y1 b+ r( h* N6 J0 o8 Y$ c0 C4 S4 t
    $ {9 X( r. F* m! e& e就像那个“哥德巴赫猜想”一样……
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    该用户从未签到

    107#
    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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    108#
     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" s' G4 n2 C4 S: M0 s
    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 ...
    6 ?* q0 J: Q& A! |
    # T# g! M: @- Z  o$ X9 ^
    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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