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用泊松过程的区间生成向量
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我正在寻找一些关于如何在Python中实现一些统计模型的建议。我感兴趣的是构造一个z值序列(z_1，z_2，z_3，...，z_n)，其中区间(z_1，z_2]中的跳跃数根据参数为λ(z_2-z_1)的泊松分布分布。 ? 在不相交区间上的随机跳跃次数是独立的随机变量。我希望我的分段常量图看起来像下面的两个图像，其中y轴是Y(z)，其中Y(z)由每个区间中的N(
浏览 13提问于2020-10-21得票数 0
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如何生成泊松过程？
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原题：澄清：
我最初想用泊松分布来生成这个过程。但是，我对我所需要的过程中的参数感到困惑；我认为我可以使用N(t)，但这告诉我在间隔(0，t)上发生了多少次到达，这不是我想要的
浏览 5提问于2009-07-20得票数 14
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从另一个泊松过程模拟泊松过程
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我想知道如何从参数为p的伯努利随机变量的另一个泊松过程中模拟。为了在区间[0,t]上模拟参数为\lambda的第一泊松过程，通常v = runif(pois, O, t)现在，我知道我们可以将一个伯努利随机变量与第一个泊松过程的到达时间联系起来，来模拟另一个参数为p *
浏览 16提问于2020-02-03得票数 0
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泊松过程的预测
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我想用泊松分布来预测道路交通的到达时间。目前，我用泊松过程产生了(合成)到达时间，使得到达时间呈指数分布。
观察过去的数据，我想预测下/未来的到达时间。为此，我想实现一个学习算法。我使用了多种方法，例如贝叶斯预测器(最大后验)和多层神经网络.在这两种方法中，我使用了一个输入特征长度为n的移动窗口(到达时间间隔)。在贝叶斯预测器中，我使用到达间隔时间作为二进制特征(1->长，0->短)来预测下一次
浏览 2提问于2011-11-30得票数 4
我需要证明泊松过程中的事件数量是由参数λ* t的泊松分布分布的。下面是泊松过程生成器： ppGen <- function(lambda, maxTime){ pp <- NULL1000次，并向量每一次实现中出现的总次数： d <
浏览 26提问于2021-01-02得票数 0
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我喜欢在qqp (分位数-比较图)图中找到计算出的置信区间外点数(CI 95%)的函数。在我的例子中：require(MASS)模拟60泊松值拟合二项式负分布用qqp绘图
qqp(Resp, "nbinom", size = nbinom$estimate
浏览 1提问于2019-03-09得票数 0
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带numpy的泊松置信区间
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我试图将泊松连续误差条放在我用matplotlib制作的直方图上，但我似乎找不到一个能在假设泊松数据的情况下给出95%置信区间的numpy函数。这样的函数是否存在？我发现了很多关于bootstrapping的东西，但在我的例子中似乎有点过了。
浏览 0提问于2013-02-11得票数 9
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我在某处读到python库函数random.expovariate产生的间隔等同于泊松过程事件。
这是真的吗，或者我应该在结果上强加一些其他函数？
浏览 2提问于2011-12-21得票数 5
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您好，提前感谢您的帮助！我在上一个问题中创建的向量是二进制的，现在我想生成一个加权的向量(即有界整数)。我是从具有长尾的零膨胀或准泊松分布中采样，因此选择一个零的概率比选择另一个值的概率高得多，但选择一个大的值<em
浏览 1提问于2011-08-12得票数 1
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在R中，predict.lm基于线性回归的结果计算预测，并提供计算这些预测的置信区间。根据手册，这些间隔是基于拟合的误差方差，而不是基于系数的误差间隔。另一方面，基于逻辑回归和泊松回归(以及其他一些)计算预测的predict.glm没有置信区间的选项。我甚至很难想象如何计算这样的置信区间，以便为泊松和逻辑回归提供有意义的见解。在
浏览 3提问于2013-01-20得票数 70
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我想生成一系列满足泊松分布的时间戳，这可能吗？
更具体地说，我希望传递两个长值来指示开始和结束时间戳，并且希望生成介于这两个端点之间的时间戳，并且这些时间戳应该满足给定lambda的指定泊松分布。我在谷歌上搜索了关于用泊松分布生成随机数据的主题，但大多数结果只描述了如何生成随机泊松整数。我对此
浏览 0提问于2013-12-18得票数 0
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我试图理解泊松分布和指数分布之间的联系。plt.title('Poisson Process Interval Difference')plt.ylabel('count')
第一张图是泊松过程的直方图第二张图是泊松过程累积和的元素差值的直方图如果我取累
浏览 2提问于2020-10-13得票数 0
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如果我们从0到1之间的向量开始，M= 100递增 z = np.linspace(0,10,M) 该向量具有从0到1的相等增量。我想创建一个新的向量，其中增量z_{n+1}-z_n是根据带有λ参数的泊松分布分布的。我试过了，通过累积量 lam = 10000z = np.cumsum(dz) 但是我不确定这是不是正确的？这个新向
浏览 25提问于2020-09-02得票数 2
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我是在一个毫秒的时间尺度上采样泊松过程，而这个时间尺度的速率是不固定的。我对抽样过程进行离散，根据该区间内的平均速率，在大小增量的每个区间中检查是否存在事件。因为我正在使用Python，所以它的运行速度比我希望的要慢一些。我目前使用的代码如下：def generate_times(rate_function,max_t
浏览 2提问于2015-09-22得票数 6
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从C到R返回动态向量
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这段代码生成一个随机泊松过程的路径，直到一个期望的时间T。因此，每次调用我的C函数时，返回向量的长度将根据生成的随机数而不同。
我要创建什么R数据结构？a LISTSXP？又一个？
浏览 3提问于2012-01-09得票数 11
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使用R生成泊松过程
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我想生成一个过程，在这个过程中，每一步都有一个泊松随机变量的实现，这个实现应该被保存，然后它应该实现下一个泊松随机变量，并将其添加到之前所有实现的总和中。此外，应该有机会在每一步中停止这个过程。
浏览 3提问于2011-06-12得票数 3
上下文:我使用带有泊松似然(和日志/exp链接)的SVGP训练了一个模型。除了预测计数外，我还想做一个不确定度的测量。这是计算计数(即我们的目标/因变量)的期望，还是泊松参数的</
浏览 0提问于2019-08-29得票数 1
我想用Keras进行多元泊松回归。换句话说，我希望最大化输出向量(i)中每个元素的Product[P(y_true[i] | y_pred[i])]。在这种情况下，P将表示泊松pmf。我相信我可以用一个自定义的损失函数来做到这一点。然而，事实证明，如何使用keras.backend中的可用函数实现此损失函数是一项挑战。特别是，我找不到一种在一维张量上实现元素阶乘的方法，这是计算泊松
浏览 1提问于2018-10-17得票数 2
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