poisson

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일부 포아송 분포에 따라 그래프 네트워크 용 무작위 행렬을 구현하려고합니다. 그리고 가능한 한 쉽게 말하고 싶습니다. 두 개의 노드 사이의 연결이 1 또는 0 (연결이없는 경우)으로 저장되는 대칭 행렬 만들기. 노드의 차수에 대한 Poisson-Distribution에 따라이를 어떻게 분배 할 수 있습니까? 따라서 람다에 따라 포아송 곡선이 다릅니다. 이것

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ggplot2 및 geom_ribbon : eval (expr, envir, enclos)의 오류 : 'Freq'객체를 찾을 수 없습니다.

저는 카운트 데이터에 Poisson 일반 선형 모델을 실행하고 ggplot을 사용하여 데이터 및 적합한 모델을 플로팅합니다. 내 데이터 : 여기 structure(list(YR = c(1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1965, 1966, 1967, 1968, 1969, 1970, 1971, 1972, 1973, 1974, 1975,

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SPSS의 제로 팽창 포아송 회귀

Windows 용 SPSS (버전 22 이상)를 사용하여 제로 팽창 포아송 회귀를 수행 할 수 있습니까? 아무도 그걸하는 방법을 보여 주시겠습니까?

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포아송 및 예측

저는 R에 익숙하지 않으며 의사 방문에 대한 데이터에 대한 포아송 회귀 분석을 사용한 후에 예측을하기 위해 변수 '성별'을 일정한 평균으로 유지하는 방법을 알아야합니다. 지주 동안 (남성과 여성을위한 2 주 기간에 걸쳐 의사 방문의 비율을 예측하는 방법 (아래 참조) visits gender illness age.category 1 female

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히스토그램에 오버플로 포아송 분포

주제와 관련된 이전 질문이 있지만 내 질문의 구체적인 내용을 찾을 수 없다는 것을 알고 있습니다. 히스토그램에 Poisson 분포를 overplot하려고합니다. 내가 scipy의 통계 모듈에서 포아송 기능을 사용하여 한 시도 우선 : (파란색으로 내 데이터의 히스토그램을) 그림과 같이 그러나 import numpy from scipy.stats impor

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난수 생성을위한 poisson의 주된 방법

Poisson 분포 함수를 구현하여 난수를 생성하는 방법을 보았습니다. 어떻게 실행해야하는지 모릅니다. 누군가가 난수를 인쇄 할 수있는 주요 방법으로 나를 도울 수 있습니까? 다음은 코드입니다. public static int getPoisson(double lambda) { double L = Math.exp(-lambda); double p = 1

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지수/포아송 분포

톰은 5 명의 직원이 근무하는 지점에 각각 다른 영업 사원이 근무합니다. 그는 현재 참석중인 5 명 중 한 사람이 끝내 자마자 부름을받을 것입니다. 각 클리어에 의한 각 개인의 서비스 시간은 평균 서비스 시간이 5 분인 지수 분포를 가지며 다른 모든 서비스 시간과는 독립적입니다. 그가 전화하기 전에 Tom이 2 분 이상 기다려야 할 확률을 찾습니다. 저는

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R OpenBugs 모델 오류

하키 골시기 데이터에 계층 적 포아송 모델을 실행하려고합니다. modelString <- "model { for(i in 1:n_obs){ hockey_goals[i] ~ dpois(p[i]) log(p[i]) <- p_inter + p_age * age[i] + p_sv_pct * sv_pct[i] + p_team * t

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내가 여기 <code>cuFFT</code> 라이브러리를 사용하는 방법에 대한 자습서를 수행하고있어 CUDA

와 FFT를 사용하여 포아송 방정식 해결 : http://gpgpu.org/static/sc2007/SC07_CUDA_3_Libraries.pdf 해당 코드의 라인으로 라인을 따른 후, 정말 이상한 결과를 얻고 있습니다. 입력 데이터가 NxN이고 float입니다. 프로그램은 FFT 순방향 변환을 수행하고 푸 아송의 방정식을 풀고 역함수 FFT을 수행합니다.

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xgboost poisson에서 nloglikelihood 값 뒤에 직감

rmse 대신 count:poisson을 사용할 때 nloglikelihood 값이 표시됩니다. 이제 나는 rmse 또는 mae와 그 숫자를 비교하는 방법을 모르겠습니다. 우리가 rmse 또는 Mae에서 얻는 실제 오류 직관력을 얻지는 못하지만 값은 더 낮습니다. 예를 들어 - 여기 train-poisson-nloglik:2.01885 val-poisson