数值分析
发表于 2019-2-5 01:17:28
数值分析 发表于 2019-2-5 01:07
你可以试试,平移没有问题的.你把他想象成求重心问题,曲线平移x,重心也平移x.. ...
integral f(x)* x*dx=lambda右平移a个单位,则新重心位置integral f(x-a)*x*dx. 设t=x-a, integral f(t)* (t+a)*d(t+a)=integral f(t)* (t+a)* dt=integral f(t)* t* dt+integral f(t)* a* dt=lambda+a (因为integral f(t)*a *dt=a*integral f(t)* dt=a,而 integral f(t)* t* dt=lambda)
形状右平移a个单位,重心也右平移a个单位
数值分析
发表于 2019-2-5 01:20:32
数值分析 发表于 2019-2-5 01:17
integral f(x)* x*dx=lambda右平移a个单位,则新重心位置integral f(x-a)*x*dx. 设t=x-a, integral f(t)*...
当然,前提是integral f(x)* dx=1,所以我跟晨风说要归一,否则确实不灵.
Dracula
发表于 2019-2-5 01:21:14
晨枫 发表于 2019-2-5 01:06
呵呵,好久没见Melissa了。她笑起来还是很charming的!少了点妖气,这是她的长处,还是缺点。Too well ro ...
看来你不去我的那个Superhero电视剧美女贴,那儿我最近一个月基本上每隔几天就会贴几张的。昨天庆祝CW宣布Supergirl会有第五季,我刚贴了16张Melissa Benoist的照片。而且那里除了Melissa Benoist以外,别的美女我也经常会贴几张,象最近有Katie McGrath,Emma Watson,Virginia Gardner和Elizabeth Laith。欢迎常去那儿,观看加分。
Dracula
发表于 2019-2-5 01:37:10
数值分析 发表于 2019-2-5 01:20
当然,前提是integral f(x)* dx=1,所以我跟晨风说要归一,否则确实不灵.
曲线下面的面积等于1,这个条件肯定不满足。因为这本来就不是个概率论的问题。
那个公式是sum(xi * yi) / sum (yi), 如果纵坐标的零点移动,就是说yi' = yi + t, 你再算 sum(xi * yi) / sum (yi)不等于sum(xi * yi') / sum (yi')
数值分析
发表于 2019-2-5 01:41:04
Dracula 发表于 2019-2-5 01:37
曲线下面的面积等于1,这个条件肯定不满足。因为这本来就不是个概率论的问题。
那个公式是sum(xi * yi)...
所以我和晨风说要归一么.用histogram 面积归一以后,没问题.这实际是个加权平均问题,加权平均要求所以权重加起来和是1.即integral f(x)* dx=1,现在权重是温度,加起来肯定不是1.但只要除以总面积,(这里就是总温度),就还是满足这个关系的.不影响结果.晨风只关心最高点出现的位置,而不关心最高点是多少,这是关键.
晨枫
发表于 2019-2-5 01:46:42
Dracula 发表于 2019-2-4 11:21
看来你不去我的那个Superhero电视剧美女贴,那儿我最近一个月基本上每隔几天就会贴几张的。昨天庆祝CW宣 ...
这等好地方怎么错过了?赶紧去看!
晨枫
发表于 2019-2-5 01:49:55
数值分析 发表于 2019-2-4 11:41
所以我和晨风说要归一么.用histogram 面积归一以后,没问题.这实际是个加权平均问题,加权平均要求所以权重 ...
话说,如果选“爱坛最学术贴”,这个贴有没有希望当选?我肯定投一票!
多谢各位老大帮忙、指点。正在用Excel抓历史数据验算,看看这办法灵不灵验!
数值分析
发表于 2019-2-5 01:51:47
晨枫 发表于 2019-2-5 01:49
话说,如果选“爱坛最学术贴”,这个贴有没有希望当选?我肯定投一票!
多谢各位老大帮忙、指点。正在用 ...
如果不灵就是你那个偏态曲线和博松分布曲线实际上并不像,即重心和最高点不重合.不过有的修.如果到那一步咱们再谈怎么修.
数值分析
发表于 2019-2-5 01:54:37
晨枫 发表于 2019-2-5 01:49
话说,如果选“爱坛最学术贴”,这个贴有没有希望当选?我肯定投一票!
多谢各位老大帮忙、指点。正在用 ...
不过不管灵不灵,晨大可以帮我验证这样一个事儿,即把整个曲线平移n个单位,用同样的算法算完,结果应该是老结果平移n个单位.这个不管是不是博松,只要面积归一一定都灵.
Dracula
发表于 2019-2-5 02:00:18
本帖最后由 Dracula 于 2019-2-5 03:16 编辑
数值分析 发表于 2019-2-5 01:41
所以我和晨风说要归一么.用histogram 面积归一以后,没问题.这实际是个加权平均问题,加权平均要求所以权重 ...
假设一个最简单的情况吧。只有两个点,y1和y2,y1<y2,如果你把零点设在y1, 那么y2的权重是1,y1的权重是0,只有第二个点的值决定结果。但是如果零点设在接近于负无穷,那么不管y1, y2的值是多少,都接近相当于两个点的权重都是0.5。零点的选择肯定是对结果有影响的。但是因为零点的选择是arbitrary的,这种情况不应该出现,因此我认为这个算法有问题。
晨枫
发表于 2019-2-5 02:01:54
数值分析 发表于 2019-2-4 11:54
不过不管灵不灵,晨大可以帮我验证这样一个事儿,即把整个曲线平移n个单位,用同样的算法算完,结果应该是老 ...
我用“掐尾”正态分布已经试过了,不归一都精度不错。我再归一试试看!
晨枫
发表于 2019-2-5 02:02:38
数值分析 发表于 2019-2-4 11:51
如果不灵就是你那个偏态曲线和博松分布曲线实际上并不像,即重心和最高点不重合.不过有的修.如果到那一步 ...
多谢!will report back!
holycow
发表于 2019-2-5 02:15:03
数值分析 发表于 2019-2-4 09:41
所以我和晨风说要归一么.用histogram 面积归一以后,没问题.这实际是个加权平均问题,加权平均要求所以权重 ...
伯爵的意思是说,总温度凭什么以零摄氏度做原点?如果零度不是原点,则和原点的相对温度差之和完全是主观确定的,就不能拿来当scaling的分母
数值分析
发表于 2019-2-5 02:23:02
本帖最后由 数值分析 于 2019-2-5 02:25 编辑
holycow 发表于 2019-2-5 02:15
伯爵的意思是说,总温度凭什么以零摄氏度做原点?如果零度不是原点,则和原点的相对温度差之和完全是主观 ...
这个答案很简单,因为用零度才像泊松分布,如果上下平移的话,重心还是存在的,只是和最高点不再重合.你可以试想一下把泊松分布加上一,然后重新归一,也能得一个新的分布,这个分布也有期望,但期望很可能就不是最高点了. 不过单峰分布,只要不是骨骼轻奇(偏度skewness特别大),基本上最高点和重心差不太远.
数值分析
发表于 2019-2-5 02:32:14
holycow 发表于 2019-2-5 02:15
伯爵的意思是说,总温度凭什么以零摄氏度做原点?如果零度不是原点,则和原点的相对温度差之和完全是主观 ...
顺便说一下,如果是对称的单峰分布的话,就没有这个问题,随便上下平移,只要归一就可以.
holycow
发表于 2019-2-5 02:42:48
数值分析 发表于 2019-2-4 10:32
顺便说一下,如果是对称的单峰分布的话,就没有这个问题,随便上下平移,只要归一就可以. ...
1. 极值出在哪里,只要估计出lambda即可
2. Lambda的估计需要依赖于归一
3. 归一的分母是可以主观确定的 (导致曲线下面积变动)
就算是对称单峰分布,也要先解决这个峰的陡峭程度才知道这个峰在哪里,恰恰是峰的陡峭程度依赖于归一的分母...
tanis
发表于 2019-2-5 03:26:54
数值分析 发表于 2019-2-5 02:23
这个答案很简单,因为用零度才像泊松分布,如果上下平移的话,重心还是存在的,只是和最高点不再重合.你可以 ...
冒昧的问一句,你搞过竞赛么~
思维方式挺像的~{:191:}
Dracula
发表于 2019-2-5 03:43:07
数值分析 发表于 2019-2-5 02:23
这个答案很简单,因为用零度才像泊松分布,如果上下平移的话,重心还是存在的,只是和最高点不再重合.你可以 ...
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做到,这个条件并不能提供任何额外的约束来确定零度这个参数。
木不铎
发表于 2019-2-5 05:31:41
不麻烦啊。查一下维基百科上关于“泊松分布”的页面嘛。
泊松分布的概率密度函数为https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2f4eb63a8e6d46d0f7c642426ca59531507c5a9e
其中λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率,k代表发生某类事件的次数。
这里有一个很好的例子如下:
对某公共汽车站的客流做调查,统计了某天上午10:30到11:47来到候车的乘客情况。假定来到候车的乘客各批(每批可以是1人也可以是多人)是互相独立发生的。观察每20秒区间来到候车的乘客批次,共观察77分钟*3=231次,共得到230个观察记录。其中来到0批、1批、2批、3批、4批及4批以上的观察记录分别是100次、81次、34次、9次、6次。使用极大似真估计(MLE),得到 的估计为λ=(81*1+34*2+9*3+6*4)/231=0.8658。
也就是说20秒之内平均有0.8658批客人。
这个例子应该和斯基的问题很类似。根据统计数字,用这个MLE方法,就能得到你的均值λ
晨枫
发表于 2019-2-5 05:49:33
木不铎 发表于 2019-2-4 15:31
不麻烦啊。查一下维基百科上关于“泊松分布”的页面嘛。
泊松分布的概率密度函数为
谢谢。这和42楼“数值分析”的方法是一样的。