Hướng dẫn how do you sample a poisson distribution in python? - làm thế nào để bạn lấy mẫu phân phối poisson trong python?
|
Vẽ các mẫu từ phân phối Poisson. Show
Phân phối Poisson là giới hạn của phân phối nhị thức cho N. Ghi chú Mã mới nên sử dụng phương thức Số lượng sự kiện dự kiến xảy ra trong một khoảng thời gian cố định, phải là> = 0. Một chuỗi phải được phát theo kích thước được yêu cầu. kích thước hoặc tuple của int, tùy chọnint or tuple of ints, optionalHình dạng đầu ra. Nếu hình dạng đã cho là, ví dụ, Các mẫu rút ra từ phân phối Poisson tham số. Ghi chú Phân phối Poisson \ [f (k; \ lambda) = \ frac {\ lambda^k e^{-\ lambda}} {k! Đối với các sự kiện có sự phân tách dự kiến \ (\ lambda \), phân phối Poisson \ (f (k; \ lambda) \) mô tả xác suất của các sự kiện \ (k \) xảy ra trong khoảng thời gian quan sát \ (\ lambda \).\(\lambda\) the Poisson distribution \(f(k; \lambda)\) describes the probability of \(k\) events occurring within the observed interval \(\lambda\). Do đầu ra được giới hạn trong phạm vi của loại C Int64, nên một giá trị được nâng lên khi LAM nằm trong 10 sigma của giá trị đại diện tối đa. Người giới thiệu 1Weisstein, Eric W. Phân phối Poisson. Từ Mathworld, một tài nguyên web Wolfram. http://mathworld.wolfram.com/poisSondistribution.html Wikipedia, Phân phối Poisson, https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_Distribution Ví dụ Vẽ các mẫu từ phân phối: >>> import numpy as np >>> s = np.random.poisson(5, 10000) Hiển thị biểu đồ của mẫu: >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> count, bins, ignored = plt.hist(s, 14, density=True) >>> plt.show()  Vẽ mỗi 100 giá trị cho Lambda 100 và 500: >>> s = np.random.poisson(lam=(100., 500.), size=(100, 2)) Phân phối PoissonPhân phối Poisson là một phân phối riêng biệt. Nó ước tính bao nhiêu lần một sự kiện có thể xảy ra trong một thời gian cụ thể. ví dụ. Nếu ai đó ăn hai lần một ngày thì xác suất thì anh ta sẽ ăn ba lần là gì? Nó có hai tham số: >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> count, bins, ignored = plt.hist(s, 14, density=True) >>> plt.show()0 - Tỷ lệ hoặc số lượng xảy ra đã biết, ví dụ: 2 Đối với vấn đề trên. >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> count, bins, ignored = plt.hist(s, 14, density=True) >>> plt.show()1 - Hình dạng của mảng trả về. Thí dụTạo phân phối 1x10 ngẫu nhiên cho xảy ra 2: từ nhập khẩu ngẫu nhiên x = ngẫu nhiên.poisson (lam = 2, size = 10) print(x) Hãy tự mình thử » Làm thế nào để bạn viết một bản phân phối Poisson trong Python?Thí dụ từ nhập khẩu Numpy Randomimport matplotlib.pyplot với tư cách là pltimport seeborn như SNS sns.distplot (ngẫu nhiên.binomial (n = 1000, p = 0,01, size = 1000), hist = false Sai, nhãn = 'Poisson')) Kết quả Kết quảHãy tự mình thử » Làm thế nào để bạn viết một bản phân phối Poisson trong Python?Phân phối Poisson mô tả xác suất đạt được K thành công trong một khoảng thời gian nhất định. Nếu một biến ngẫu nhiên x tuân theo phân phối Poisson, thì xác suất có thể tìm thấy thành công x = k bằng công thức sau: p (x = k) = λk * e, / k! Làm thế nào để bạn tìm thấy mẫu phân phối Poisson? Thí dụ từ nhập khẩu Numpy Randomimport matplotlib.pyplot với tư cách là pltimport seeborn như SNS sns.distplot (ngẫu nhiên.binomial (n = 1000, p = 0,01, size = 1000), hist = false Sai, nhãn = 'Poisson')) plt.show() Kết quảHãy tự mình thử » Làm thế nào để bạn viết một bản phân phối Poisson trong Python?Phân phối Poisson mô tả xác suất đạt được K thành công trong một khoảng thời gian nhất định. Nếu một biến ngẫu nhiên x tuân theo phân phối Poisson, thì xác suất có thể tìm thấy thành công x = k bằng công thức sau: p (x = k) = λk * e, / k! Làm thế nào để bạn tìm thấy mẫu phân phối Poisson? Thí dụ từ nhập khẩu Numpy Randomimport matplotlib.pyplot với tư cách là pltimport seeborn như SNS sns.distplot (ngẫu nhiên.binomial (n = 1000, p = 0,01, size = 1000), hist = false Sai, nhãn = 'Poisson')) plt.show() Kết quảHãy tự mình thử » Làm thế nào để bạn viết một bản phân phối Poisson trong Python?Phân phối Poisson mô tả xác suất đạt được K thành công trong một khoảng thời gian nhất định. Nếu một biến ngẫu nhiên x tuân theo phân phối Poisson, thì xác suất có thể tìm thấy thành công x = k bằng công thức sau: p (x = k) = λk * e, / k!P(X=k) = λk * e– λ / k!
Làm thế nào để bạn tìm thấy mẫu phân phối Poisson?Công thức cho công thức phân phối Poisson được đưa ra dưới đây: p (x = x) = e - λ x x!X là một biến ngẫu nhiên Poisson.E là cơ sở của logarit và E = 2.71828 (xấp xỉ).P ( X = x ) = e − λ λ x x ! x is a Poisson random variable. e is the base of logarithm and e = 2.71828 (approx).
Làm thế nào để bạn mô phỏng Poisson?Mô phỏng một quy trình Poisson để làm như vậy, chúng ta cần tuân theo quy trình 2 bước đơn giản này: Đối với tỷ lệ mắc trung bình đã cho λ, sử dụng kỹ thuật nghịch đảo-CDF để tạo thời gian liên quân.Tạo thời gian đến thực tế bằng cách xây dựng tổng thời gian đến của khoảng thời gian.use the inverse-CDF technique to generate inter-arrival times. Generate actual arrival times by constructing a running-sum of the interval arrival times.
Mức trung bình mẫu của phân phối Poisson là gì?Trong phân phối Poisson, giá trị trung bình của phân phối được biểu thị bằng λ và E là không đổi, xấp xỉ bằng 2,71828.Sau đó, xác suất Poisson là: p (x, λ) = (e, x)/x!Trong phân phối Poisson, giá trị trung bình được biểu diễn dưới dạng e (x) =.– λ λx)/x! In Poisson distribution, the mean is represented as E(X) = λ. |
