주어진 프레임에서 정상 (0) 또는 흥분 (1) 일 수있는 입자 상태를 시뮬레이트하고 싶다고합시다. 입자는 시간의 여기 된 상태입니다. 입자가 여기 상태에 있으면, ~ L 프레임 동안 지속됩니다 (포아송 분포 포함). 나는 N 시간 동안 그 상태를 시뮬레이션하고 싶다. N = 1000;
f = 0.3;
L = 5;
결과는 합 (주)와 state(1:
나는 일부 데이터에서 푸 아송 회귀를 수행하기 위해 R을 사용하려고합니다. 현재의 데이터 구조는 다음과 같습니다. 데이터는 세 직종을 기준으로 층화되었습니다. 데이터에는 4 가지 수준의 수입이 있습니다. 각 계층 내에서 소득의 각 수준에 대한 발생한 작업장 사고의 수, 관찰 총 남자 개월을있다. 다음은 설정 예입니다. 괄호 안의 숫자는 관찰 된 총인 월수이
괜찮습니다. 코드를 다시 작성합니다. 이제 문제는 컴파일 할 때 "노드 A의 다중 정의"의 오류가 발생합니다. 누구든지 내 코드에서 무엇이 잘못되었는지 알 수 있습니까? 나는 많은 상수를 가지지 않는 모델을 위해 변수 a, b, c를 만든다. model{
for(i in 1:n){
a <- (k[1] + step(s1[i]-.
전송 네트워크의 시뮬레이션 프로그램을하고 있습니다. 나는 속도 람다의 포이즌 분포를 가진 버스 정류장에서 승객의 도착을 시뮬레이션하고 싶다. 실제로 프로그램에 대한 나의 개념에서 나는 도착 날짜 목록 두 개가 필요합니다. 첫 번째 것은 승객의 예상 도착 날짜로 간주되며 두 번째 것은 승객의 실제 도착으로 간주됩니다. 내가 부스트를 사용하여 다음 코드를 사용
C++ 11에서 사용할 수있는 난수 생성기로 작업하고 있습니다. 현재, 나는 균일 한 분포를 사용하고 있는데, 이것은 내가 명시한 A & B 범위 내의 어떤 숫자라도 얻을 확률이 동일해야한다. 그러나 Poisson 분포를 생성하는 것에 대해 혼란스러워합니다. Poisson probability을 결정하는 방법을 이해하는 동안 Poisson 분포를 기반으로
두 개의 관련 포아송 프로세스에 대한 모델을 평가하는 R에 대한 패키지 'bivpois'를 발견했습니다 (예 : 축구 게임에서 홈과 어웨이 팀의 목표 수). 그러나이 패키지는 새로운 버전의 R에서 더 이상 사용할 수없는 것으로 보입니다. glm() 함수를 수정하여 유사한 프로세스를 수행하거나 새 버전의 R에서이 이전 패키지를 실행하는 합리적인 방법이 있습니
방정식의 풀이 방정식 시스템을 풀 필요가 있습니다. 여기에서 A는 n 행 x 행렬이고 B는 n 행 n 행렬입니다. 1 벡터입니다. 2D 포아송 문제에 대한 이산화 (discretization) 행렬이므로, 5 개의 대각선 만이 널이 될 수 없다는 것을 알고 있습니다. Lapack은이 특정 문제를 해결하는 함수를 제공하지 않지만 방정식의 밴드 매트릭스 시스템
다음과 같은 고려 : foo = 1:10
bar = 2 * foo
glm(bar ~ foo, family=poisson)
내가 this page에 대한 설명에서 Coefficients:
(Intercept) foo
1.1878 0.1929
Degrees of Freedom: 9 Total (i.e. Null); 8 Residual
안녕하세요, 혹시 포아송 분산 랜덤 변수가 QuantLib에 구현되어 있는지 알려주시겠습니까? 그렇다면이 코드는 어디에서 찾을 수 있습니까? Jump-Diffusion 프로세스를 시뮬레이트하고 시간 간격 (즉, 각 시간 간격 [t_ (i-1); t_i]에서 점프 수를 필요로합니다. QuantLib에서 직접이를 수행하는 방법이 있습니까? ! 사전에? PS를