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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
    前天 14:50
  • 签到天数: 1936 天

    [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 + q8 R" r" L5 b. M( S
    holycow 发表于 2019-2-5 02:424 J2 R+ d5 v% |3 r
    1. 极值出在哪里,只要估计出lambda即可
    , N( X' p& b/ x1 m. J2. Lambda的估计需要依赖于归一
    # C0 s0 L) w4 b8 r3 M6 h7 Y4 c3. 归一的分母是可以主观确定的  ...
    8 w' @7 M+ d  X+ |: F

    ) Y5 m# o4 @9 r. ]: x, J" i3 M+ q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.
    1 @3 K4 Y% e; V" r. T7 O( O
    & x% ^/ L5 Y5 X- c# Z" {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
    前天 14:50
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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
    7 j7 L5 ]* V1 {2 v- b冒昧的问一句,你搞过竞赛么~ ! \4 @& h! y/ R8 Q$ }0 l" d* Q

    $ K, p0 M9 h- v' j思维方式挺像的~
    $ P6 o, g  \' n! R, ^
    我希望我搞过.可以当年没赶上机会.
      [1 _) i! H8 F; @$ k; P
    8 k, G* L$ z7 o( S5 K; c0 P" S" }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
    前天 14:50
  • 签到天数: 1936 天

    [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) R+ j! h0 W: s7 @
    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 ...
    8 B- i  G( ?( y8 U. j
    嗯...这个问题其实有点像"人择原理",不好表达清楚. ( Z' P+ m; ^  l( s1 f5 k1 `! c
    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
    6 天前
  • 签到天数: 2102 天

    [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 16:476 G4 U* |) ]0 B( K+ c5 ?4 u2 M
    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 ...

    / }% _. t$ J! k7 b0 h% ]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
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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 08:560 q2 r6 ~! h0 I
    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 ...
    3 f4 [8 t8 F% B8 a- v' R
    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 19:01: p9 ?7 O9 y! d* _2 H8 x! C. F! W
    对,我们可以管这个叫"晨择原理".这是这个讨论的出发点.

    ( R* {0 X8 h) g8 a8 S* j$ Z
    8 n, y; c$ w# x) J" r8 b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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    该用户从未签到

    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! i) x* @" T2 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 ...
    ) F" @0 G3 C, q7 T1 R# }
    1 J% H: {# X# G) i; o
    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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