poisson

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FFTW 라이브러리를 사용하여 모든 뉴먼 경계 조건을 가진 3D 포아송 방정식을 풀려고합니다. 방정식은 다음과 같이 작성됩니다. d^STR/dx^2 + d^STR/dy^2 + d^2STR/dz^2 = -VORTG. 제 생각에는 out2를 계산하는 단계가 정확합니다. 그러나, 나는 STR을 계산하는 단계를 확신하지 못합니다. 조언 좀 해 주시겠습니까? 정말

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"다 변수 배포에는 하나 이상의 구성 요소가 있어야합니다."- WinBUGS의 오류

컴파일하는 동안 "다중 변수 배포에 둘 이상의 구성 요소가 있어야합니다."라는 오류가 표시되며이 오류에 대한 많은 정보를 얻을 수 없습니다. 이 문제를 해결하는 방법을 알고 있다면 누구나 공유하십시오. 감사. model { for(i in 1:n) { for(j in 1:J) { log(mu[i,j]) <- beta1[j

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다른 확률로 일련의 베르누이 시행의 가능한 모든 조합 확률을 열거하십시오.

독립 베르누이 시행 성공을위한 일련의 n 확률, 즉 p1! = p2! = ...! = pn과 같은 p1 ~ pn이 있다고 가정합니다. 각 평가판에 고유 한 이름을 지정하십시오. p <- c(0.5, 0.12, 0.7, 0.8, .02) a <- c("A","B","C","D","E") 가 나는 포아송 이항 분포 함수를 사용하는 등 CDF, PM

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Matlab의 Poisson Point Process에 따라 네트워크에서 1000 대의 모바일 장치를 공간적으로 배포하려고합니다.

1000 대의 모바일 장치 또는 사용자가 있습니다. D = {D_1, D_2, ..., D_N} [디바이스 세트]라고합시다. 밀도 비율 또는 람다가 100 인 Poisson Point Process에 따라 네트워크 (반경 1000m 원형)에 공간적으로 배포하고 싶습니다. 각 모바일 장치에는 (다른 사람들과 상호 작용할 수있는) 라디오 범위 또는 반경이 있습

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가족 내 오류 : poisson (link = "log") : NA/NaN 인수

R 내장 함수 glm()을 사용하여 축구 결과를 예측하려고합니다. 그러나 나는 Error in family:poisson(link = "log") : NA/NaN argument을 얻고있다.은 내가 사용하고있는 코드는 입니다 : model <- glm(HomeTeamScore ~ AwayTeamScore + HomeTeam + AwayTeam,

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큰 카운트 값을 갖는 lme4에서 다중 레벨 Poisson 모델을 추정하는 방법은 무엇입니까?

사건 : 나는 54 개 대상 지역 (IDd)에 55 원 지구 (IDo)에서 마이그레이션 (mig)의 중력 모형을 추정하기 위해 노력하고 . 두 가지 중요한 예측 변수는 각 출발지와 목적지 지구 사이의 거리 (dist)와 모든 출발지 - 목적지 쌍의 인접성 (contig)의 지표 변수입니다. 마이그레이션 결과 변수는 한 쌍의 지구 사이에서 이주하는 사람들의

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데이터에 맞는 포아송 분포 (히스토그램 + 라인)

@interstellar가 여기 Fit poisson distribution to data을 물었지만 R 환경 (matlab 아님) 내에서 정확히 무엇을해야합니까. 그래서 나는 관찰 된 값으로 막대 그래프를 만들었고 그 위에 포아송 분포를 맞추기 만하면됩니다. 여기 내 데이터 : t = barplot(df$Freq, ylim = c(0,10)) axis(

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데이터에 맞는 포아송 분포

히스토그램을 플롯하고 히스토그램에 포아송 분포를 맞추려고합니다. 이를 위해 x와 y 히스토그램 좌표 벡터를 poissfit() 함수에 전달하여 람다를 추정합니다. expecteddata = cat(2,x,y) [l,lci] = poissfit(expecteddata) 내 출력이 너무과 같습니다 : 예를 들어 , 여기에 내가 무슨 짓을했는지이다 나는 믿

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Poisson을 이론적 인 분포로 만드는 Q-Q 플롯을 만드는 방법

관찰 된 데이터가 푸 아송 분포에 맞는지 확인하려면 Q-Q 플롯을 만들어야합니다. df = read.table(text = 'Var1 Freq 1975 10 1976 12 1977 9 1978 14 1979 14 1980 11 1981 8 1982 7 1983 10 1984 8 1985 12 1986 9 1987 10 1988 9

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예측 함수를 사용하는 동안 eval (expr, envir, enclos) 오류가 발생했습니다

데이터 세트에서 predict()를 실행하면 오류가 계속 발생합니다 - eval (expr, envir, enclos) LoanRange '가 여기 이 세트의 일부없는 - LoanRange Loan.Type N WAFICO WALTV WAOrigRev WAPTValue 1 0-99999 Conventional 109 722.5216 63.55385 6068