웹 응용 프로그램에서로드를 시뮬레이트해야합니다. 지수 분포에 따라 임의의 요청을 생성하는 파이썬 코드를 작성했습니다. 요청은 간단한 url-get입니다. 응답 시간을 측정하고이를 파일에 저장합니다. 그래서 주어진 시간 동안 코드는 요청을 수행하는 새로운 프로세스를 생성 한 다음 random.expovariate (lambd)에 의해 주어진 임의의 시간 동안
값을 예측하고 싶지만 이는 분명히 해결책이 아닙니다. 객관식 테스트를하고 있는데 0.304 ... 대답이 아닙니다. predict()를 올바르게 사용하는 방법은 무엇입니까? library(glm2)
data(crabs)
fit= glm(Satellites~Width,data=crabs, family="poisson")
plot(Satellites~Wi
일부 신호 처리를하고 있고 포아송 행렬을 생성해야하지만 작업중인 데이터가 충분히 커서 현재 수행중인 방식대로 메모리가 부족합니다. 저는이 문제를 조금 풀어 봤지만, 지금 당황 스럽습니다. 여러분이 저에게 행렬을 생성하는보다 효율적인 방법을 찾도록 도와 주실 수 있기를 바랍니다. 즉, 문제를 해결합니다. MATLAB 메모리가 부족합니다. 어쨌든 여기 내가 사
다른 프로그램에서 학생 등록을 보는 회귀 모델을 개발하는 임무를 맡았습니다. 이것은 매우 훌륭하고 깨끗한 데이터 세트로, 등록 수는 푸 아송 분포 우물을 따릅니다. R (GLM과 Zero Inflated Poisson을 모두 사용하는 모델)에 적합했습니다. 결과로 나온 잔차가 합리적으로 보였습니다. 그러나 학생들 수를 student/school_popula
제 문제는 각각 다른 평균/비율이 Lam 인 N 포아송 랜덤 값 (RV)을 가장 효율적으로 추출하는 것입니다. 기본적으로 size(RV) == size(Lam)입니다. 여기 이 순진 (매우 느리게) 구현 : import numpy as NP
def multi_rate_poisson(Lam):
rv = NP.zeros(NP.size(Lam))
나는 평균이 1.5 (lambda1)이고 다른 것이 평균 1.25 (lambda2) 인 두 가지 이벤트에 대해 포아송 테이블을 R에 생성하려고합니다. x = 0 ~ x = 7 + (7 또는 그 이상)에 대해 두 경우 모두 확률을 생성하고 싶습니다. 이것은 아마도 매우 간단합니다. 그러나 나는 그것을하는 방법을 이해하는 것처럼 보일 수 없습니다! 나는 테이블
포아송 분산 오류가있는 일반 선형 혼합 효과 모델을 작성하는 중입니다. lme4 패키지에서 glmer()를 사용하여 작업했지만 내 모델이 매우 분산되어 있음을 알았고 음 이항 회귀 경로를 사용해야합니다. 이 튜토리얼에 따르면 (매우 도움이 된) : http://depts.washington.edu/cshrb/newweb/stats%20documents/Lo
나는 포아송 방정식을 풀고 정확한 해답의 오류 대 격자 점의 수를 나타내려고합니다. 내 코드입니다 : 내가 얻을 function [Ntot,err] = poisson(N)
nx = N; % Number of steps in space(x)
ny = N; % Number of steps in space(y)
Ntot = nx*ny;
n
저는 Matlab의 공액 그라디언트 방법을 통해 분산 배열을 사용하여 포아송 방정식을 풀려고합니다. 이 오류가 계속 : Index exceeds matrix dimensions.
Error in spdiags (line 103)
a = [a; i i+d(k) B(i+(m>=n)*d(k),k)];
Error in conjgrad_spmd (
ns3을 배우려고하는데 onofApplication을 사용하여 Cbr 대신 Vbr을 생성하는 예제 중 하나를 수정하려고합니다. 그러나 코드가 작동하지 않고 왜 그 이유를 모르겠습니다. , 도와 줄수있으세요? #include "ns3/core-module.h"
#include "ns3/network-module.h"
#include "ns3/csma-mo