필자는 매개 변수를 추정하고자하는 관찰 데이터를 가지고 있으며 PYMC3을 시험해 볼 수있는 좋은 기회라고 생각했습니다. 내 데이터는 일련의 레코드로 구성됩니다. 각 레코드는 고정 된 1 시간 기간과 관련된 한 쌍의 관찰을 포함합니다. 하나의 관찰은 주어진 시간 동안 발생하는 총 이벤트 수입니다. 다른 관찰은 그 기간 내의 성공 횟수입니다. 예를 들어, 데
주어진 확률에 따라 이벤트가 발생하거나 발생하지 않는 포아송 테스트 함수를 사용하고자합니다. p. 파이썬의 임의 모듈이 같은 뭔가를하지 않는 것, 따라서 나는 전원을 켜고 확률 페이지 일부 무작위로 정수를 선택에 을 알아 냈어. 성공은 분모와 같은 정수 범위의 분자보다 작거나 같습니다. 하지만이 작업이 주어진 작업에 가장 효율적인 코드가 아니라고 생각합니다
포아송 분포가 GLM에 적용되는 최대 우도 추정 프레임 워크 내에서 작동하는 방식을 이해하기 위해 자체 함수를 작성하려고합니다. 다음은 내가 maxLike 입력 n <- 10000 # sample size
b0 <- 1.0 # intercept
b1 <- 0.2 # coefficient
x <- runif(n=n, min=0, max=1.5) # ge
Matlab에서 교차로까지의 차량 도착 과정을 시뮬레이션하려고합니다. 차량은 포아송 분포로 무작위로 생성됩니다. 한 컷으로 교통 흐름의 강도가 시간당 600 대의 차량이라고 가정 해 봅시다. 이론에서 이해 한 바에 따르면 포아송 분포의 람다는 600/3600 (1 시간에 3600 초)이어야합니다. for i = 1:3600
vehicle(i) =
다른 확률 분포를 갖는 트래픽 모델을 구현해야합니다. 나는이 MATLAB 코드 (S. Dharmaraja 덕분에)이이 코드에서 lambda=input('Enter The arrival Rate:'); % arrival rate
Tmax=input('Enter maximum time:'); % maximum time
clear T;
T(1)= 0;
통계 나 numpy/scipy에 중요한 요점이 빠져 있습니다. 예상 값이 a decimal less than 1 인 포이 손 통계를 사용하여 임의의 숫자를 생성하려고합니다 (예 : lambda = 0.6). 나는이 pythonize 경우 : >>> from scipy.stats import poisson
>>> import numpy as np
>>>
proc genmod를 사용하여 제로 팽창 된 포아송 모델을 실행했으며 Proc PLM을 사용하여 테스트 데이터를 채점하려하지만이 오류가 발생합니다 : proc genmod data = train2;
class region/param=glm;
model response = var1 var2 var3 var4 var5
/dist=zip;
프로젝트에 대한 포아송 분포를 통해 임의의 도착을 생성하려고합니다. 코드 부분 : #include <iostream>
#include <fstream>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <random>
#include <ctime>
int nextTime(double lambda,int timeslo