首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在泊松曲线上画一条线?

在泊松曲线上画一条线的方法是通过将泊松曲线与一条直线相叠加来实现。以下是具体步骤:

  1. 确定泊松曲线的参数:泊松曲线是一种描述事件发生概率的数学模型,其中最重要的参数是泊松分布的平均值λ。确定λ的值将决定泊松曲线的形状。
  2. 绘制泊松曲线:使用泊松分布的概率质量函数(PMF)计算每个事件数量的概率,并将这些概率绘制在一个坐标系上,横轴表示事件数量,纵轴表示概率。
  3. 绘制直线:选择一条合适的直线,可以是任意斜率的直线。确保直线与泊松曲线相交,并且在相交点处有明显的交点。
  4. 调整直线位置:根据需要,可以通过调整直线的位置来改变与泊松曲线的交点位置。可以向上或向下平移直线,或者改变直线的斜率。

需要注意的是,泊松曲线是离散的,而直线是连续的。因此,在绘制直线时,需要将其与泊松曲线进行适当的插值或平滑处理,以使其更加平滑和连续。

以下是一个示例答案,展示了如何在泊松曲线上画一条线的步骤:

要在泊松曲线上画一条线,首先确定泊松曲线的参数。假设我们选择λ=5作为平均值。然后,使用泊松分布的PMF计算事件数量为0、1、2、3、4、5等的概率,并将这些概率绘制在坐标系上。

接下来,选择一条直线,例如y=2x+1。确保直线与泊松曲线相交,并且在相交点处有明显的交点。

根据需要,可以调整直线的位置和斜率。例如,向上平移直线,使其与泊松曲线的交点位于事件数量为3的位置。

最后,将直线与泊松曲线进行插值或平滑处理,以使其更加平滑和连续。

请注意,这只是一个示例答案,具体的绘制方法可能因具体情况而异。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

盘一盘 Python 系列 - Matplotlib 3D 图

波动率平面是由不同期限上的波动率曲线组成的,了解金融市场数据的读者应该对波动率微笑(volatility smile) 这个词不陌生,“微笑”是固定某个期限观察曲线沿着价位维度呈现的形状。...下面代码比较二项分布和泊松分布的概率质量函数 (PMF)。 条形图中的每个条需要两个参数:位置和大小,对应着下面代码中的 (x, y, z) 和 (dx, dy, dz)。...位置是在立体图中的坐标,x 和 z 都好理解,由于在 y 轴上画两个分布,因此有两个 y 值 大小指的条形的长宽高,长 dx 和宽 dy 分别是 0.5 和 0.2,而高 dz 就是 PMF 值 当 M...为 20,p 为 0.5,λ 为 M 和 p 的乘积等于 10 时,二项分布和泊松分布的差别挺大的。...将 M 改成 100,p 改成 0.1 后,同样将 λ 设为 M 和 p 的乘积,再运行上面代码生成下图,发现二项分布和泊松分布的图几乎是一样的。

1.6K20
  • 泊松分布 二项分布 正态分布之间的联系

    1.如果 np 存在有限极限 λ,则这列二项分布就趋于参数为 λ 的 泊松分布。...2.实际运用中当 n 很大时一般都用正态分布来近似计算二项分布,但是如果同时 np 又比较小(比起 n来说很小),那么用泊松分布近似计算更简单些,毕竟泊松分布跟二项分布一样都是离散型分布。...一、泊松分布 日常生活中,大量事件是有固定频率的。...泊松分布就是描述某段时间内,事件具体的发生概率。 ?        上面就是泊松分布的公式。...正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。

    2.5K70

    泊松分布 二项分布 正态分布之间的联系,与绘制高斯分布图

    1.如果 np 存在有限极限 λ,则这列二项分布就趋于参数为 λ 的 泊松分布。...2.实际运用中当 n 很大时一般都用正态分布来近似计算二项分布,但是如果同时 np 又比较小(比起 n来说很小),那么用泊松分布近似计算更简单些,毕竟泊松分布跟二项分布一样都是离散型分布。...一、泊松分布 日常生活中,大量事件是有固定频率的。...泊松分布就是描述某段时间内,事件具体的发生概率。 ?        上面就是泊松分布的公式。...泊松分布的图形大概是下面的样子。 ?        可以看到,在频率附近,事件的发生概率最高,然后向两边对称下降,即变得越大和越小都不太可能。

    1.6K50

    每个数据科学家都应该知道的六个概率分布

    泊松分布适用于在随机时间和空间上发生事件的情况,其中,我们只关注事件发生的次数。 当以下假设有效时,则称为泊松分布: 任何一个成功的事件都不应该影响另一个成功的事件。...泊松分布中使用了这些符号: λ是事件发生的速率 t是时间间隔的长 X是该时间间隔内的事件数。 其中,X称为泊松随机变量,X的概率分布称为泊松分布。 令μ表示长度为t的间隔中的平均事件数。...泊松分布的X由下式给出: 平均值μ是该分布的参数。 μ也定义为该间隔的λ倍长度。泊松分布图如下所示: 下图显示了随着平均值的增加曲线的偏移情况: 可以看出,随着平均值的增加,曲线向右移动。...泊松与二项式分布之间的关系 泊松分布在满足以下条件的情况下是二项式分布的极限情况: 试验次数无限大或n → ∞。 每个试验成功的概率是相同的,无限小的,或p → 0。 np = λ,是有限的。...正态分布也是参数λ → ∞的泊松分布的极限情况。 指数和泊松分布之间的关系 如果随机事件之间的时间遵循速率为λ的指数分布,则时间长度t内的事件总数遵循具有参数λt的泊松分布。

    1.9K60

    数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

    然而,体重减轻通常不会呈线性发展,使用更复杂的数学模型,如泊松回归,可能会更加贴近真实情况。 在探讨体重减轻的模型时,我们通常会遇到各种统计分布,其中最常见的是正态分布和泊松分布。...这与泊松分析的结果接近,这是因为中心极限定理。但是使用泊松分布对于罕见事件的计数数据总是更好。...应用:泊松分布通常用于计数数据,如某时间段内发生的交通事故数、电话来电次数、某地区一定时间内的犯罪次数等。 卡方分布 卡尔·皮尔逊在1900年首次引入卡方分布。...应用场景: 正态分布是统计学中最为人熟知的分布之一,通常用于描述自然和社会科学中的现象,如人类的身高、血压、考试成绩,以及工程产品的尺寸等。它的特点是数据在均值周围对称分布,形成著名的钟形曲线。...泊松分布用于描述特定时间或空间内发生的离散事件次数,如电话呼入次数、网站点击量或某病种的发病率。这种分布适用于事件独立随机发生,且平均发生率相对稳定的情况。

    34410

    ​常见的8个概率分布公式和可视化

    当我们绘制正态分布的随机变量时,曲线围绕均值对称——一半的值在中心的左侧,一半在中心的右侧。并且,曲线下的总面积为 1。...泊松分布以法国数学家西蒙·丹尼斯·泊松的名字命名。...因此,泊松分布用于显示事件在指定时期内可能发生的次数。 如果一个事件在时间上以固定的速率发生,那么及时观察到事件的数量(n)的概率可以用泊松分布来描述。...我们可以使用泊松分布来计算 9 个客户在 2 分钟内到达的概率。 下面是概率质量函数公式: λ 是一个时间单位的事件率——在我们的例子中,它是 3。k 是出现的次数——在我们的例子中,它是 9。...from scipy import stats print(stats.poisson.pmf(k=9, mu=3)) """ 0.002700503931560479 """ 泊松分布的曲线类似于正态分布

    73120

    每个数据科学专家都应该知道的六个概率分布

    泊松分布中使用了这些符号: λ是事件发生的速率 t是时间间隔的长 X是该时间间隔内的事件数。 其中,X称为泊松随机变量,X的概率分布称为泊松分布。 令μ表示长度为t的间隔中的平均事件数。...泊松分布的X由下式给出: ? 平均值μ是该分布的参数。 μ也定义为该间隔的λ倍长度。泊松分布图如下所示: ? 下图显示了随着平均值的增加曲线的偏移情况: ?...可以看出,随着平均值的增加,曲线向右移动。 泊松分布中X的均值和方差: 均值 -> E(X) = µ 方差 -> Var(X) = µ 指数分布 让我们再一次看看呼叫中心的那个例子。...泊松与二项式分布之间的关系 泊松分布在满足以下条件的情况下是二项式分布的极限情况: 1. 试验次数无限大或n → ∞。 2. 每个试验成功的概率是相同的,无限小的,或p → 0。...正态分布也是参数λ → ∞的泊松分布的极限情况。 指数和泊松分布之间的关系 如果随机事件之间的时间遵循速率为λ的指数分布,则时间长度t内的事件总数遵循具有参数λt的泊松分布。

    1.3K50

    Python实现 8 个概率分布公式及可视化

    当我们绘制正态分布的随机变量时,曲线围绕均值对称——一半的值在中心的左侧,一半在中心的右侧。并且,曲线下的总面积为 1。...泊松分布以法国数学家西蒙·丹尼斯·泊松的名字命名。...因此,泊松分布用于显示事件在指定时期内可能发生的次数。 如果一个事件在时间上以固定的速率发生,那么及时观察到事件的数量(n)的概率可以用泊松分布来描述。...我们可以使用泊松分布来计算 9 个客户在 2 分钟内到达的概率。 下面是概率质量函数公式: λ 是一个时间单位的事件率——在我们的例子中,它是 3。k 是出现的次数——在我们的例子中,它是 9。...from scipy import stats print(stats.poisson.pmf(k=9, mu=3)) 0.002700503931560479 泊松分布的曲线类似于正态分布,

    1.3K10

    ​常见的8个概率分布公式和可视化

    当我们绘制正态分布的随机变量时,曲线围绕均值对称——一半的值在中心的左侧,一半在中心的右侧。并且,曲线下的总面积为 1。...泊松分布以法国数学家西蒙·丹尼斯·泊松的名字命名。...因此,泊松分布用于显示事件在指定时期内可能发生的次数。 如果一个事件在时间上以固定的速率发生,那么及时观察到事件的数量(n)的概率可以用泊松分布来描述。...我们可以使用泊松分布来计算 9 个客户在 2 分钟内到达的概率。 下面是概率质量函数公式: λ 是一个时间单位的事件率——在我们的例子中,它是 3。k 是出现的次数——在我们的例子中,它是 9。...from scipy import stats print(stats.poisson.pmf(k=9, mu=3)) """ 0.002700503931560479 """ 泊松分布的曲线类似于正态分布

    1.1K40

    独家 | 对Fisher信息量的直观解读

    一个关于泊松过程的例子 让我们从下面这个数据样本开启我们的探索之旅吧。这是一个泊松过程的模拟,它模拟了一家医院急诊室每小时患者到达人数的情况。...像这样的整数型事件数据通常可以很好地被泊松分布所表示,如下所示: 图:描述随机变量y的泊松分布的概率质量函数(图片来源:作者) 现在,让我们先后退一步,想想以下两点: 首先,我们不知道(也永远不会知道...根据数据的性质(在我们的例子中,由于数据是事件发生的次数,它们都是非负的),我们假设y服从泊松分布。 其次,即使我们对y服从泊松分布这一假设是正确的,我们也不知道y的总体的平均速率λ0的真实值。...泊松分布的变量通常是整数值(也就是离散的),但我们将用平滑的曲线来表示它。...严格地说,简单地将PMF(离散的概率函数)转换成平滑的概率曲线是非常不正确的,但是将其表示为平滑曲线将有助于我们使用单一参数分布(如泊松分布)来说明Fisher信息量的一些基本概念。

    1.1K10

    R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模

    利用泊松过程模型,我们可以获得 这意味着在一年的前六个月中没有索赔的概率是一年中没有索赔的平方根。...coefficients(regreff))(Intercept) 0.06776376 可与逻辑回归比较, > 1-exp(param)/(1+exp(param))[1] 0.06747777 但是与泊松模型有很大的不同...实际上,使用两个模型,可以进行更复杂的回归分析(例如使用样条曲线),以可视化年龄对发生或不发生交通事故概率的影响。...如果将泊松回归(仍为红色)和对数二项式模型与泰勒展开进行比较,我们得到 ---- 参考文献 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab...中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归,Ridge

    1.2K20

    从贝叶斯定理到概率分布的全面梳理!

    泊松分布适用于事件发生的时间和地点随机分布的情况,其中我们只对事件的发生次数感兴趣。泊松分布的主要特点为如下: 1. 任何一个成功事件不能影响其它的成功事件; 2....在泊松分布中定义的符号有: λ是事件的发生率; t 是事件间隔的长度; X 是在一个时间间隔内的事件发生次数。 设 X 是一个泊松随机变量,那么 X 的概率分布称为泊松分布。...以µ表示一个时间间隔 t 内平均事件发生的次数,则 µ=λ*t; X 的概率分布函数为: 泊松分布的概率分布图示如下,其中µ为泊松分布的参数: 下图展示了均值增加时的分布曲线的变化情况: 如上所示...泊松分布和二项分布的关系 以下条件下,泊松分布是二项分布的极限形式: 1. 试验次数非常大或者趋近无穷,即 n → ∞; 2....指数分布和泊松分布的关系 如果随机事件的时间间隔服从参数为 λ的指数分布,那么在时间周期 t 内事件发生的总次数服从泊松分布,相应的参数为 λt。

    48820

    从贝叶斯定理到概率分布:综述概率论基本定义

    泊松分布适用于事件发生的时间和地点随机分布的情况,其中我们只对事件的发生次数感兴趣。泊松分布的主要特点为如下: 1. 任何一个成功事件不能影响其它的成功事件; 2....在泊松分布中定义的符号有: λ是事件的发生率; t 是事件间隔的长度; X 是在一个时间间隔内的事件发生次数。 设 X 是一个泊松随机变量,那么 X 的概率分布称为泊松分布。...以µ表示一个时间间隔 t 内平均事件发生的次数,则 µ=λ*t; X 的概率分布函数为: 泊松分布的概率分布图示如下,其中µ为泊松分布的参数: 下图展示了均值增加时的分布曲线的变化情况: 如上所示,当均值增加时...泊松分布和二项分布的关系 以下条件下,泊松分布是二项分布的极限形式: 1. 试验次数非常大或者趋近无穷,即 n → ∞; 2....指数分布和泊松分布的关系 如果随机事件的时间间隔服从参数为 λ的指数分布,那么在时间周期 t 内事件发生的总次数服从泊松分布,相应的参数为 λt。

    1.1K90

    从贝叶斯定理到概率分布:综述概率论基本定义

    泊松分布适用于事件发生的时间和地点随机分布的情况,其中我们只对事件的发生次数感兴趣。泊松分布的主要特点为如下: 1. 任何一个成功事件不能影响其它的成功事件; 2....在泊松分布中定义的符号有: λ是事件的发生率; t 是事件间隔的长度; X 是在一个时间间隔内的事件发生次数。 设 X 是一个泊松随机变量,那么 X 的概率分布称为泊松分布。...泊松分布的概率分布图示如下,其中µ为泊松分布的参数: ? 下图展示了均值增加时的分布曲线的变化情况: ? 如上所示,当均值增加时,曲线向右移动。...泊松分布和二项分布的关系 以下条件下,泊松分布是二项分布的极限形式: 1. 试验次数非常大或者趋近无穷,即 n → ∞; 2....指数分布和泊松分布的关系 如果随机事件的时间间隔服从参数为 λ的指数分布,那么在时间周期 t 内事件发生的总次数服从泊松分布,相应的参数为 λt。

    85380

    数据挖掘学习小组之(概率分布)

    如职工人数、工厂数、机器台数等。...伯努利分布 与二项分布一样 泊松分布 Poisson分布,是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年时发表。...指数分布 在概率理论和统计学中,指数分布(也称为负指数分布)是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布,即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。这是伽马分布的一个特殊情况。...除了用于分析泊松过程外,还可以在其他各种环境中找到。 伽玛分布 伽玛分布(Gamma Distribution)是统计学的一种连续概率函数,是概率统计中一种非常重要的分布。...%(n,p),fontsize=15) plt.xlabel('实验成功次数') plt.ylabel('成功概率',fontsize=15) plt.grid(True) plt.show() #泊松分布

    72310

    广义线性模型(GLM)及其应用

    正态分布:恒等函数 泊松分布:对数函数 二项分布:分对数函数 除此以外我们还可以自定义联系函数,如果不喜欢自己编写可以使用在 statsmodels 中实现了的各种联系函数,Stan、PyMC3 和...该模型说明如下 泊松回归 泊松分布用于对计数数据进行建模。它只有一个参数代表分布的均值和标准差。这意味着平均值越大,标准差越大。 如果我们将泊松回归应用于数据。结果应该是这样的。...预测曲线是指数的,因为对数联系函数( log link function)的反函数是指数函数。由此也可以清楚地看出,由线性预测器计算的泊松回归参数保证为正。...以下是一个泊松回归的示例代码 import numpy as np from numpy.random import uniform, normal, poisson, binomial from...x_ord, y_pred_ord, color='m') plt.scatter(x, y, s=20, alpha=0.8) plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") 粉色曲线是泊松回归的预测

    87710

    (四)概率

    【实验的独立性】 ————————————————————————————————————————————————————- 泊松分布是一个十分重要的分布,它主要用于预计某事件在特定的时间段或空间中发生的次数...————————————————————————————————————————– 泊松试验的性质 1、在随意两个相等长度的区间上事件发生一次的概率是相等的 2...、事件在某一区间上发生或者不发生与其它区间上事件是否发生是无关的 ————————————————————————————————————————— 泊松分布另一个比較重要的特性是其期望与方差是相等的...正态随机变量的概率由曲线以下积给出。...指数分布与泊松分布的关系在于,假设泊松分布给出了每一间隔中发生次数的适当描写叙述,则指数分布可给出两次发生之间间隔长度的描写叙述。 PS: 指数分布是偏度为2的严重右偏分布。

    39330

    广义线性模型(GLM)及其应用

    正态分布:恒等函数 泊松分布:对数函数 二项分布:分对数函数 除此以外我们还可以自定义联系函数,如果不喜欢自己编写可以使用在 statsmodels 中实现了的各种联系函数,Stan、PyMC3 和...该模型说明如下 泊松回归 泊松分布用于对计数数据进行建模。它只有一个参数代表分布的均值和标准差。这意味着平均值越大,标准差越大。 如果我们将泊松回归应用于数据。结果应该是这样的。...预测曲线是指数的,因为对数联系函数( log link function)的反函数是指数函数。由此也可以清楚地看出,由线性预测器计算的泊松回归参数保证为正。...以下是一个泊松回归的示例代码 import numpy as np from numpy.random import uniform, normal, poisson, binomial from scipy...x_ord, y_pred_ord, color='m') plt.scatter(x, y, s=20, alpha=0.8) plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") 粉色曲线是泊松回归的预测

    1.5K20

    初看泊松分布

    初看泊松分布 前言 看了大多数博客关于泊松分布的理解,都是简单的对公式做一些总结,本篇文章重点关注泊松分布如何被提出,以及理解背后对现实的假设是什么。可以参考参考的资料有 1....一篇大神博文–泊松分布和指数分布:10分钟教程(至少阐述明白了泊松分布用来干嘛) 正文 问题 首先,还是来考虑一个问题。从问题出发,考虑它背后的含义会好理解很多。...注意:这里的数据是由python模拟泊松分布画出来的,因此,与上面例子有一定的误差。 泊松分布定义 现在我们有了这样的曲线图之后,无非就是找到这样的函数表达式来表征它的分布,从而能够拟合统计得的数据。...嗯,现实研究表明每小时婴儿的出生数的确符合泊松分布,可怎么判断某种情况是否符合泊松分布呢?或者说泊松分布是怎么得出来的?是对现实做了哪些理想化假设?...起码,从上述表格可以看出,美国枪击案是基本符合泊松分布的。 总的来说,泊松分布是对二项式分布中的实验次数求极限而来的。需要搞清楚这些符合泊松分布的现象中,为什么要令n趋于无穷。

    1.4K20
    领券