问题：如何从数据里估算普瓦松分布的均值？

数值分析

( ?) B# I0 P2 H" b( o" e

holycow 发表于 2019-2-5 02:42
  K4 j6 m: x+ S1 Z9 t. _# y1. 极值出在哪里，只要估计出lambda即可
1 b( o7 k& Z! Q4 T9 _$ l6 i2 w+ \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  ...

/ ^. O- O; W3 h6 Z/ u9 d如果是对称的单峰分布的话,期望存在的时候,期望和峰度Kurtosis(也就是你说的陡峭程度)无关,一定在众数Mode,即峰值的地方.唯一的例外是积分不收敛,即期望不存在(比如柯西分布,这时候没有重心).对于不对称的单峰分布,唯一能影响期望的是偏度Skewness.

6 T: t% r1 I0 U6 L1 q' ~这很直观,您再想想?

数值分析

tanis 发表于 2019-2-5 03:26
, ]7 j4 r. Z2 K+ V% g% J冒昧的问一句，你搞过竞赛么~
9 u9 ]4 c. s, r7 B
/ u! v* e/ x3 g7 q* R. N" z$ f  x思维方式挺像的~

我希望我搞过.可以当年没赶上机会.

不谦虚一下啊,我一直觉得我要是搞竞赛的话能有点小成绩的...呵呵...

数值分析

Dracula 发表于 2019-2-5 03:43
( I" r( V% x) ]4 o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 ...

嗯...这个问题其实有点像"人择原理",不好表达清楚.
& B" m" n1 m& D0 _. R这一切讨论的开始都是晨司机觉得这个曲线像泊送分布曲线.只有这个"0度"的位置合适,温度曲线才长得像泊松分布.如果你上下平移一下,他就不像泊送分布了.我不知道我说明白了没有...

holycow

数值分析 发表于 2019-2-4 16:47
; @; }0 P! ]- ^) f; k如果是单峰分布的话,期望存在的话,期望和峰度Kurtosis(也就是你说的陡峭程度)无关,一定在峰值的地方.唯一 ...

你是对的，有影响的是分布的skewness. 所以归根结底还是晨司机在零度原点图上扫了一眼，觉得看上去像是泊松分布

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holycow 发表于 2019-2-5 08:56
你是对的，有影响的是分布的skewness. 所以归根结底还是晨司机在零度原点图上扫了一眼，觉得看上去像是泊 ...

对,我们可以管这个叫"晨择原理".这是这个讨论的出发点.

晨枫

数值分析 发表于 2019-2-4 19:01
对,我们可以管这个叫"晨择原理".这是这个讨论的出发点.

9 v9 |& q. w- u% \& z2 k. D! F! i6 a
就像那个“哥德巴赫猜想”一样……

老马丁

春节一直没来。现在来看到问题，这个问题是不是，prob(X=?|T=max(T))？实话实说，我没看太懂问题，我感觉不是统计问题，而是数值拟合问题。如果已经找到解决方案，就不用专门答复我啦

晨枫

老马丁 发表于 2019-2-11 21:55
0 r% s% {7 }. ]! F, N& s0 ]春节一直没来。现在来看到问题，这个问题是不是，prob(X=?|T=max(T))？实话实说，我没看太懂问题，我感觉不 ...

! Y3 X' y! t2 Z  C
! }# x. N- b# ?) G是的，已经解决。这个确实不是统计问题，是数值积分和重心估计问题。