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AnyLogic的到达率是泊松分布吗？

AnyLogic是一款多方法仿真建模工具，用于建立和分析复杂的仿真模型。它提供了多种模拟方法，包括离散事件仿真、连续仿真和系统动力学仿真等。

在AnyLogic中，到达率可以根据具体情况进行设置，不一定是泊松分布。泊松分布是一种常见的概率分布，用于描述独立事件在一定时间内发生的次数。它假设事件之间的到达是随机且独立的，且平均到达率是恒定的。

然而，在实际应用中，到达率可能受到多种因素的影响，例如季节性变化、周期性变化、外部事件的影响等。因此，根据具体的业务场景和数据分析，可以选择适当的分布模型来描述到达率。

在AnyLogic中，可以根据具体需求选择不同的到达率分布模型，例如泊松分布、指数分布、正态分布等。根据模型的特点和实际情况，选择合适的分布模型可以更准确地模拟和预测系统的行为。

腾讯云提供了一系列云计算服务和产品，可以帮助用户构建和部署各种应用和服务。具体涉及到云计算领域的产品和服务，可以参考腾讯云的官方文档和产品介绍页面，链接如下：

腾讯云云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）：提供可扩展的云服务器实例，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）：提供安全可靠的云存储服务，适用于存储和管理各种类型的数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
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腾讯云物联网（IoT）：提供全面的物联网解决方案，包括设备管理、数据采集、数据分析等功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer

请注意，以上仅为腾讯云的部分产品和服务示例，具体选择和推荐的产品应根据实际需求和场景进行评估。

相关搜索:Netlogo:我如何才能要求特定的补丁根据泊松分布的时间改变特定刻度的颜色(黑色)？R:覆盖数据直方图上的泊松分布为什么在ConcurrentHashMap中使用0.5作为泊松分布的参数？从具有上下限的泊松分布中提取的样本数量从泊松分布中提取拟合后的参数具有多个x的泊松分布分解的洞察力的到达价值是错误的吗？在AnyLogic中设置高峰时间时，如何模拟具有正态分布的汽车到达量？在已知发生概率P(X>0)的情况下，计算泊松分布中λ的更好方法在泊松分布中寻找(1+λ)e−λ的无偏估计

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【统计学家的故事】泊松定理、泊松公式、泊松方程、泊松分布、泊松过程的西莫恩·德尼·泊松

他还是19世纪概率统计领域里的卓越人物。他改进了概率论的运用方法，特别是用于统计方面的方法，建立了描述随机现象的一种概率分布──泊松分布。...[1] 数学泊松在数学方面贡献很多。最突出的是1837年在《关于判断的概率之研究》一文中提出描述随机现象的一种常用分布，在概率论中现称泊松分布。这一分布在公用事业、放射性现象等许多方面都有应用。...除泊松分布外，还有许多数学名词是以他名字命名的，如泊松积分、泊松求和公式、泊松方程、泊松定理，等等。...他改进了概率论的运用方法，特别是用于统计方面的方法，建立了描述随机现象的一种概率分布──泊松分布。他推广了“大数定律”，并导出了在概率论与数理方程中有重要应用的泊松积分。...在数学中以他的姓名命名的有：泊松定理、泊松公式、泊松方程、泊松分布、泊松过程、泊松积分、泊松级数、泊松变换、泊松代数、泊松比、泊松流、泊松核、泊松括号、泊松稳定性、泊松积分表示、泊松求和法等

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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。...这是我们没法知道的。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。...接下来两个小时，一个婴儿都不出生的概率是0.25%，基本不可能发生。 ? 接下来一个小时，至少出生两个婴儿的概率是80%。 ? 泊松分布的图形大概是下面的样子。 ?

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二项分布、泊松分布和正态分布的区别及联系?

几何分布的标准差：第3种泊松分布还是同样的味道，还是同样的讨论，我们一起通过下面3个问题了解这个泊松分布。 1. 泊松分布有啥用？ 2. 如何判断是不是泊松分布？ 3. 泊松分布如何计算概率？...泊松分布有啥用？如果你想知道某个时间范围内，发生某件事情x次的概率是多大。这时候就可以用泊松分布轻松搞定。比如一天内中奖的次数，一个月内某机器损坏的次数等知道这些事情的概率有啥用呢？...泊松分布的形状会随着平均值的不同而有所变化，无论是一周内多少人能赢得彩票，还是每分钟有多少人会打电话到呼叫中心，泊松分布都可以告诉我们它们的概率。 2. 什么是泊松分布？...用的时候知道泊松分布适合啥时候用就妥了。...表白3次，第3次成功的概率多大泊松分布（poisson distribution）符合以下3个特点就是泊松分布： 1）事件是独立事件 2）在任意相同的时间范围内，事件发的概率相同 3）你想知道某个时间范围内

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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。...这是我们没法知道的。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。...接下来两个小时，一个婴儿都不出生的概率是0.25%，基本不可能发生。 ? 接下来一个小时，至少出生两个婴儿的概率是80%。 ? 泊松分布的图形大概是下面的样子。 ?

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R语言小数定律的保险业应用：泊松分布模拟索赔次数

启发式方法是，如果考虑大量观察值，并且计算给定（小）区域中有多少观察值，则此类观察值的数量就是泊松分布。...然后，可以使用泊松分布对到达该上层的索赔的数量进行建模。...更准确地说，如果自付额变得非常大（和），我们将获得极值理论中的阈值点以上模型：如果有一个泊松分布，并在有条件的，是独立同分布的广义帕累托随机变量，然后具有广义的极值分布...他确实获得了以下分布（此处，泊松分布的参数为0.61，即每年的平均死亡人数）在很多情况下，泊松分布都非常适合。...如果我们假设事故的到来是随机且彼此独立发生的（如上定义），则在50年内观察到的重大事故数量遵循参数为50 /（7200/80）的泊松分布。

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R语言小数定律的保险业应用：泊松分布模拟索赔次数

泊松分布所谓的泊松分布（请参阅http://en.wikipedia.org/…）由SiméonPoisson于1837年进行了介绍。...他确实获得了以下分布（此处，泊松分布的参数为0.61，即每年的平均死亡人数） ? 在很多情况下，泊松分布都非常适合。例如，如果我们考虑1850年后在佛罗里达州的飓风数量， ?...泊松分布和回归期返回期是由Emil Gumbel在水文学中介绍的，用于链接概率和持续时间。十年事件的发生概率为1/10。那么10是发生之前的平均等待时间。...稀有概率与泊松分布计算稀有事件的概率时，泊松分布不断出现。例如，在50年的时间里，至少有一次在核电厂发生事故的可能性。假设在反应堆中发生事故的年概率很小，例如0.05％。...如果我们假设事故的到来是随机且彼此独立发生的（如上定义），则在50年内观察到的重大事故数量遵循参数为50 /（7200/80）的泊松分布。即 > [1] 0.4262466

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Java中利用Math.random()产生服从泊松分布的随机数

众所周知，Java的Math.random()产生的是服从均匀分布的随机数，但是其他分布的应用也相当广泛，例如泊松分布和高斯分布（正态分布），而这些分布Java没有很好的提供（高斯分布可以利用Random...首先是泊松分布，这是一个离散型的随机变量分布，比较好弄，此外例如考察一些到达事件的概率时，通常服从泊松分布，因此该分布相当实用。...在开始编写之前，先感谢知乎一位大神的科普知识，假设有一个服从均匀分布的随机变量，u~U[0,1]，F(x)为随机变量x的累计分布函数，那么F-1（u）的变量服从F分布，即F的逆函数是服从F的随机变量。...，产生1000个随机数，跟维基百科的概率密度分布曲线相似，该方法应该有效。...正态分布由于是连续变量的分布，所以求其随机变量比较困难，但可以利用中心极限定理产生，下次再说吧。

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干货 | AnyLogic建模仿真介绍+武汉疫情案例实战

目录前言目录系统评估方法测量方法解析方法仿真方法为什么要使用仿真建模仿真建模方法系统动力学离散事件智能体 AnyLogic的基本使用什么是AnyLogic 下载安装案例简介系统评估方法...例：计算圆周长公式 L = 2×π×r 单服务系统（到达泊松分布，服务指数分布）。平均等待时间W=λb²/(1-λb)。仿真方法 ? 利用计算机。...但是我们可以知道这只是假设每个人都是独立的前来，如果是几个人一块儿来呢？ ? 如果柜员有多个呢？如果服务时间有不同的分布呢？...离散事件我们周围的世界表现是“连续的”，分析连续的过程是，合适的做法是对连续的本质进行抽象，只考虑那些系统过程中“重要的”时刻和时间。...什么是AnyLogic 正所谓工欲善其事，必先利其器，有一款高效的建模工具，会对我们的工作产生巨大的便利，那么今天给大家介绍的就是一款建模神器AnyLogic。 ?

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随机过程（6）——泊松过程三大变换，更新过程引入

可能有的人会疑惑在于，只证明两条泊松过程在相同时间段内的独立性，就可以把两个泊松过程的独立性证明出来吗？答案是肯定的。下面这张图可以很好的解释。 ?...这和之前的泊松过程的差别就在于，之前我们只讨论“到达”这一个概念，而什么时候到达仅仅取决于速率和指数分布。...概率论告诉我们，这个分布就是，所以这个叠加性也就不难说明了。好的，我们再来看两个例子。 Problem 3: 已知有两条泊松过程，一条表示的是红色点的到达次数，到达速率为。...大致可以解释为，在规定了泊松过程的一些条件之后，泊松过程内部的到达时间服从的分布近似于均匀分布。具体来说，设为泊松过程的到达时间，设服从均匀分布，且两两独立。...更新过程更新过程（Renewal Process）是泊松过程的一个推广。在泊松过程中，我们假设了相邻两个到达之间相距的时间服从指数分布，那么去掉这个假设，得到的就是一个更新过程。

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【机器学习 | 核心技术】常见指数分布族详解，确定不来看看？

泊松分布泊松分布（Poisson Distribution）是概率论和统计学中常用的离散概率分布，用于描述在一定时间或空间范围内随机事件发生的次数。下面我将详细回答你的问题。...以下是一些泊松分布的应用场景：电话呼叫中心：泊松分布可以用于建模电话呼叫中心中呼叫的到达率和服务员工的处理能力，以评估等待时间和服务质量。...网络流量分析：泊松分布可以用于描述网络流量中数据包到达的分布，从而帮助网络管理和流量控制。金融风险管理：泊松分布可以用于模型化金融市场中的事件发生次数，例如交易执行时间、违约事件等。...生物统计学：泊松分布可以用于建模和分析遗传学、生态学和流行病学等领域中的事件发生次数，例如疾病发病率、物种出现次数等。...总结：泊松分布是概率论和统计学中常用的离散概率分布，用于**描述随机事件在一定时间或空间范围内发生的次数。**它由法国数学家泊松首次引入，并以他的名字命名。

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说人话理解伯努利分布&二项分布&泊松分布&指数分布是什么关系？

其实现实中很多事情都可以用泊松分布来描述，而且其实泊松分布可以简单地是伯努利分布的极限情况。...所以这也就解释了前面我们说泊松分布可以简单地是伯努利（或二项）分布的在时间段是极限小的情况。...一般会把\mu 用\lambda 表示，所以泊松分布下的概率质量函数（注意泊松分布也是离散的概率分布）是P(X=k)=\frac{\lambda^{k}}{k !}...图片指数分布指数分布是从泊松分布推断出来，泊松分布考虑的是在单位时间内顾客数量平均为$\lambda$的情况下，单位时间内来k个顾客的概率。...注意，泊松分布假设成立的前提是事件是独立的，换言之前一时刻和后一时刻顾客数量的概率是彼此独立的。

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公交车总迟到？你大概掉进了“等待时间悖论

这看起来非常像指数分布，而且并非偶然：我们将公交车的到达时间模拟为均匀随机数，这非常接近于泊松过程，对于这样的过程，可以证明到达之间的间隔分布是呈指数分布的。...通过再次检查这个推断，我们可以确认它与泊松过程的另一个属性的相匹配：在固定时间范围内到达公交的数量将是泊松分布的。...经验值和理论值紧密匹配，这让我们相信我们的解释是正确：对于大N，柏松过程可以很好地描述我们模拟的公交到达时间，其到达间隔是指数分布的。这意味着概率分布如下： ?...实际的等待时间如果通过泊松过程确实描述了真实世界的公交到达时间，上述分析是正确的，但事实真的如此吗？ ?...回想起来，这也并不令人惊讶：泊松过程是一个无记忆过程，它假设到达的概率完全独立于自上次到达的时间。

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公交车总迟到？你大概掉进了“等待时间悖论"

这看起来非常像指数分布，而且并非偶然：我们将公交车的到达时间模拟为均匀随机数，这非常接近于泊松过程，对于这样的过程，可以证明到达之间的间隔分布是呈指数分布的。...通过再次检查这个推断，我们可以确认它与泊松过程的另一个属性的相匹配：在固定时间范围内到达公交的数量将是泊松分布的。...经验值和理论值紧密匹配，这让我们相信我们的解释是正确：对于大N，柏松过程可以很好地描述我们模拟的公交到达时间，其到达间隔是指数分布的。这意味着概率分布如下： ?...实际的等待时间如果通过泊松过程确实描述了真实世界的公交到达时间，上述分析是正确的，但事实真的如此吗？ ?...回想起来，这也并不令人惊讶：泊松过程是一个无记忆过程，它假设到达的概率完全独立于自上次到达的时间。

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公交车总迟到？你大概掉进了“等待时间悖论

这看起来非常像指数分布，而且并非偶然：我们将公交车的到达时间模拟为均匀随机数，这非常接近于泊松过程，对于这样的过程，可以证明到达之间的间隔分布是呈指数分布的。...通过再次检查这个推断，我们可以确认它与泊松过程的另一个属性的相匹配：在固定时间范围内到达公交的数量将是泊松分布的。...：对于大N，柏松过程可以很好地描述我们模拟的公交到达时间，其到达间隔是指数分布的。...实际的等待时间如果通过泊松过程确实描述了真实世界的公交到达时间，上述分析是正确的，但事实真的如此吗？...回想起来，这也并不令人惊讶：泊松过程是一个无记忆过程，它假设到达的概率完全独立于自上次到达的时间。

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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。...图：对医院急诊室到达的病人数量的泊松过程模拟（图片来源：作者）在这个样本中，随机变量（我们称其为y）表示每小时的患者到达人数。由于y是一个离散随机变量，它肯定遵循某个概率质量函数（PMF）。...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...我们只有一个包含着几百个数据的样本。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。...对泊松分布的分布函数取对数，并进行如下简化：图：泊松分布函数的自然对数（图片来源：作者）对数似然函数的微分让我们将y固定为某个观察到的值y，并将 ln(f(λ;y))重写为对数似然函数l(λ/y

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R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列|附代码数据

p=25880 最近我们被客户要求撰写关于泊松过程的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。...描述事件计数到达的最基本方法，例如上面的时间序列，是泊松过程，有一个参数λ。在泊松过程中，每单位时间的预期事件数由一个参数定义。这种方法被广泛使用，因为它非常适合大量数据，例如呼叫中心的电话到达。...然而，就我们的目的而言，这太简单了，因为我们需要一种方法来解释聚类和均值回归。霍克斯过程(Hawkes Processes)，是基本泊松过程的扩展，旨在解释这种聚类。...霍克斯过程(Hawkes Processes)霍克斯过程对随时间变化的强度或过程的事件发生率进行建模，这部分取决于过程的历史。另一方面，简单的泊松过程没有考虑事件的历史。...----本文摘选《 R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列》，点击“阅读原文”获取全文完整资料。

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泊松分布

值得庆幸的是，每个概率分布都有自己的公式来计算任何结果的概率。对于离散概率分布，这些函数称为概率质量函数(PMF)。泊松分布我们将通过一个案例来开始理解泊松分布。...原因是它满足泊松分布的所有条件: 有一个已知的事件速率:平均每小时有6个新生儿事件是独立发生的:1婴儿的出生并不影响下一个婴儿的出生时间已知的出生率随时间是不变的:平均每小时婴儿的数量不随时间变化...是k的阶乘吗使用这个公式，我们可以求出看到10个新生儿知道平均出生率为6的概率: ? 不幸的是，只有大约4%的几率能看到10个孩子。...即使这个条件不成立，我们仍然可以认为分布是泊松分布，因为泊松分布足够接近，可以模拟情况的行为。模拟泊松分布利用numpy从泊松分布中模拟或抽取样本非常容易。...结论关于泊松分布仍有许多值得探讨的地方。我们讨论了这个词的基本用法及其在商业世界中的含义。泊松分布还有一些有趣的地方比如它和二项分布的关系。作者：Bex T.

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一个“栗子”讲透泊松分布

假设我们有一颗栗子树，有时候因为风或者是小动物活动的关系，树上可能会掉下栗子来，树上掉栗子显然是一个偶然事件，并且发生的概率很低，那么我们怎么求它的概率分布呢？泊松分布解决的就是这样一个问题。...推导泊松分布我们虽然有了式子，但是好像没什么用，因为我们只知道p是单位时间内有栗子掉下的概率，我们怎么知道这个概率是多大呢？难道还真的去测量吗？要解决这个问题，还得回到二项分布。...也就是说泊松分布是我们将时间无限切分，然后套用二项分布利用数学极限推导出来的结果。本质上来说，它的内核仍然是二项分布。...使用泊松分布的原因是，当n很大，p很小的时候，我们使用二项分布计算会非常困难，因为使用乘方计算出来的值会非常巨大，这个时候，我们使用泊松分布去逼近这个概率就很方便了。...假设我们有一批零件，它的次品率是0.1%，也就是千分之一。请问我们生产一千个产品当中至少有两件次品的概率？

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高楼翻译：并发用户数的估算方法（请仔细看译者注）

泊松概率分布是最常见、使用最广泛的统计工具，用于对时间上随机和独立事件的到达速度进行建模（可以在大多数入门级统计教科书中找到）。假设新登录会话的到达率具有平均值为λ的泊松分布，则根据定义： ?...其中P表示概率，e是欧拉数，x！是x的阶乘。在此假设下，可以证明任何时刻的并发用户数也具有泊松分布。...近似估算并发用户的峰值数量： ? 6.2 实践在上一节中，我们显示了在新登录会话的到达具有泊松分布的假设下，可以估计并发用户的峰值数量。...在登录会话的到达具有泊松分布的假设下，我们还推导出了并发用户峰值的近似上限。最后，我们展示了如何从我们估计的并发用户的平均数和峰值数中得出请求率和网络带宽利用率。...对应第4节，如何获取你系统中的具有业务含义的会话总数？在6.1节，请注意“假设新登录会话的到达率具有平均值为λ的泊松分布”这一句。当应用到自己的系统中时，如何确定请求到达的分布特征？

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