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楼主: 晨枫
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[科研心得] 问题:如何从数据里估算普瓦松分布的均值?

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  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-7-26 05:11
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    [LV.10]大乘

    41#
    发表于 2019-2-4 14:40:54 | 只看该作者
    本帖最后由 Dracula 于 2019-2-4 14:45 编辑 1 |/ ~  R% s4 I. V$ G: G7 k6 p7 a
    晨枫 发表于 2019-2-4 14:34
    % U- b& A5 L$ g有了 μ和 σ想计算峰值就容易了,我的问题是如何从histogram计算log normal的 μ和 σ。看来这也是个办 ...
    ( u' T* l& V: k  U3 W) q: T% `
    4 W0 w5 O2 i( Z. H$ i
    怎么计算分布参数的问题,你的题目我没看明白,不好说,但是正态分布你会做,log-normal 没有任何本质区别,一样的办法,就是数学公式不一样就是的了。应该不难。, F  V% @: y  P1 _! n2 H  x; E4 j
    % e* @9 ^* c8 v) }4 m3 g$ w9 _

    5 t2 C% c% J9 P8 j(标准的统计学问题,估计log-normal分布参数也是有公式的,你到网上去查个公式就是的了。)* ~+ y9 c+ `) y3 Z( s

    & w9 |9 p5 a* h1 b$ Z: S: f8 b0 {
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  • TA的每日心情
    开心
    2025-10-27 04:12
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    [LV.Master]无

    42#
    发表于 2019-2-4 14:56:30 | 只看该作者
    本帖最后由 数值分析 于 2019-2-4 15:05 编辑
    ' E: Y/ b3 e8 x: ~
    . t% u: l) f% ]你应该不用拟合分布函数吧?你只想知道峰值的位置,然后你又知道(或者说你假设)是泊松分布,所以峰值的位置一定是 x=lambda,(这里lambda不一定是整数),那么剩下的就是从样本里推断lambda了,这是个典型的估计啊. 对于泊松分布,lambda正好是期望,所以一般来用样本均值估计期望。! g0 p  X1 n0 Z+ s8 u! O
    你给每一个板子从最左边顺序编个号,i=0,1,2,3。。。,然后设每块板子i的对应温度样本值xi,,然后计算sum(i*xi)/n [即累加所有的(板号乘以对应温度)然后除以板数】 (因为你的分布曲线可能和泊松分布差一个常数,所以最后结果得scale一下)不就可以了么?当然,这得假设你的histogram真的得长得像泊松分布分布。+ c0 ^2 [4 E: U% B  S4 h

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      发表于 2019-2-4 22:28
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    [LV.8]合体

    43#
    发表于 2019-2-4 17:40:34 | 只看该作者
    石化行业的DCS应该Honeywell多吧,这年头不支持OPC的很少了。- A: {' ~% J1 ?- `* `6 J7 Y% b
    数据送到电脑上算,算了以后在送回去。
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    [LV.8]合体

    44#
    发表于 2019-2-4 18:02:11 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2019-2-4 13:33
      t7 t& V# y# A唉,MATLAB里有histfit命令,干的正是我要的,可惜没法“偷”过来用啊
    4 q8 u! a2 q1 ]9 {' u9 d1 N5 t& |
    我记得MATLAB支持OPC
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    开心
    2025-10-27 04:12
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    [LV.Master]无

    45#
    发表于 2019-2-4 18:34:42 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2019-2-4 14:56
    ' M) |  o# p5 I) w, `$ W你应该不用拟合分布函数吧?你只想知道峰值的位置,然后你又知道(或者说你假设)是泊松分布,所以峰值的位 ...
    - t6 e1 A" k' P0 ?1 a9 B1 B
    多解释一句scale那块儿。因为泊松分布曲线下面的面积是1,而你的histogram显然不是,所以你的histogram和泊松分布差一个常数。你求出来的lambda的估计要用你histogram的面积归一一下。
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    46#
    发表于 2019-2-4 20:39:47 | 只看该作者
    可以试试GMM Guassian Mixed Model去拟合统计分布) A3 `: G" n3 b: n) c
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2019-10-12 04:17
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    [LV.10]大乘

    47#
    发表于 2019-2-4 21:47:53 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2019-2-4 12:30) D5 |* p# Q. t" N, \8 z  d  d. F
    没人理我?都在忙着吃年夜饭?
    3 O' v1 y0 v3 w: \/ l# n1 _8 g$ V" E; @" V+ m2 \: A; d
    @煮酒正熟 @holycow @tanis @关中农民 @老马丁 @Dracula  ...
    7 H6 g, f) J; t+ A7 m- h2 P
    晨大,这得数学博士才中啊,额完全外行了,看见这个只能联想到面条
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    2020-7-26 05:11
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    48#
    发表于 2019-2-4 22:07:12 | 只看该作者
    我又看了一下你这个题,终于看明白了。你的问题是一条曲线类似于统计学上Poisson或者log-normal的density function的形状,在这条曲线上你已知坐标是x=1,x=2,... x=20,这20个点的值,你想要知道的是曲线的最大值是在那个点上。不知道我这个理解对不对。
    $ z8 u' o8 n3 f! t3 o. h  i" ~8 J% u1 V; W% K9 n" b4 v1 p# J, o
    如果我的理解是对的话,这不是个统计学问题。你画的那个也不是histogram,因为histogram的纵坐标是在每个值观测到的sample size,而你的图的纵坐标是温度,不是一回事。因此统计学的书你不用查,查了也没用。解决这个问题最显而易见的办法就是最小二乘法,但应该是没有分析解,你不能用。我好奇的是如果假设假设曲线的形状类似于正态分布的density function,你们是怎么解的,使用最小二乘法应该是一样没有分析解。如果解正态分布有特别的巧妙的办法的话,或许稍微修改一下就可以用到log-normal的情况。. q1 g* x$ L; ^+ v; \/ T# K+ }
    3 R/ Q/ w8 J& F- F- Z" b2 X, i
    4 C1 x& _+ `0 ]8 v' x
    # D% O- h6 R9 V8 S

    2 p% y. o+ ^+ {8 B- {
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    49#
     楼主| 发表于 2019-2-4 22:17:54 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2019-2-4 00:56
    , m0 Q, ^6 f- G9 V% q你应该不用拟合分布函数吧?你只想知道峰值的位置,然后你又知道(或者说你假设)是泊松分布,所以峰值的位 ...
    ( H; V2 W, A  x$ S- v1 `0 X4 B
    这个办法好!回头试一下!我是打算用这个办法当正态分布处理的,没想到也可以相当直接地套到泊松分布。可能这就解决我的问题了!多谢!
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    50#
     楼主| 发表于 2019-2-4 22:20:16 | 只看该作者
    Dracula 发表于 2019-2-4 08:07% i" i6 N4 A1 @% S0 P" a) M) f
    我又看了一下你这个题,终于看明白了。你的问题是一条曲线类似于统计学上Poisson或者log-normal的density f ...
    * h% _% x# E$ m0 N. E9 A9 F
    对,就是这个意思。我也提到了,不是统计问题,只是“形似”,想看看统计里有没有现成的办法。楼上42楼就是我一开始想到的办法,但只想到那能用于正态分布,正想改造为对数正态,没想到可以直接套泊松。这就好了。
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    51#
     楼主| 发表于 2019-2-4 22:21:02 | 只看该作者
    小刀 发表于 2019-2-4 06:399 n4 I) |/ {3 ?  Q% h. ^# D  R
    可以试试GMM Guassian Mixed Model去拟合统计分布

    # \# z  `1 S0 V- b$ r: N7 G5 y- k+ T这个还是太复杂了。用在控制回路里,必须KISS。但还是要谢一个!
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    52#
     楼主| 发表于 2019-2-4 22:23:42 | 只看该作者
    视觉错误 发表于 2019-2-4 03:40' U3 C6 E8 d1 S% n1 S
    石化行业的DCS应该Honeywell多吧,这年头不支持OPC的很少了。
    ! p& l" U$ R; Z  A  \( r! P数据送到电脑上算,算了以后在送回去。 ...
    7 X" g2 k/ K" B" t; T6 i5 V# O) Q
    我们有OPC,问题是可靠性。用以下层基本的回路控制一般不用OPC,当机或者“交通堵塞”的后果太大。这是惯例。只有上层的APC可以用OPC,当了就自动shed到基本控制。
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    53#
     楼主| 发表于 2019-2-4 22:25:29 | 只看该作者
    视觉错误 发表于 2019-2-4 04:02
    ( Y; C  G8 x- `! I1 M( m" _我记得MATLAB支持OPC
    9 [8 O8 X! X7 X6 v, d8 g, A
    是的,我以前还试过用MATLAB C通过OPC与DCS相连,在技术上这是做得到的,但可靠性达不到要求。OPC是不作为可靠的控制信息通道使用的,只能传送点监视数据或者一般数据采集。
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    54#
     楼主| 发表于 2019-2-4 22:26:25 | 只看该作者
    gnomegordon 发表于 2019-2-4 00:39
    / [: Z% B! `8 j& x4 Japologize. 网上搜code太麻烦,还得验证。最好有本书可以翻翻 或者搜library

    4 h4 V- T+ D9 g+ s, m+ P( q/ n再次感谢。楼下45楼有好办法,我先试试那个办法,比kernel density简单多了。
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    55#
     楼主| 发表于 2019-2-4 22:26:58 | 只看该作者
    松叶牡丹 发表于 2019-2-4 00:36( l5 ^2 I+ i, h0 @5 P+ N
    晨大辛苦,您太客气了。祝新年快乐!

      L4 `- |7 M8 `( a" \0 O5 I! ?( C松叶MM新年快乐!
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  • TA的每日心情
    慵懒
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    [LV.6]出窍

    56#
    发表于 2019-2-4 22:31:30 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2019-2-3 23:464 _4 ]( D+ _) f! j" p
    是我描述得不好。再来一遍。
    ! ]/ T& Y9 u( w: U3 Z2 d: ], k* B' h: r8 J2 F
    我有一条样子像泊松分布的温度分布曲线,但只有几个稀疏的点,想用类似泊松 ...
    7 h0 z& f3 S. A+ Q" u
    就是正态分布然后在x轴上平移么? 类似Y=(X-a)^2.
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    [LV.10]大乘

    57#
    发表于 2019-2-4 22:33:46 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2019-2-4 22:20
    ; h  b7 s. q& m; u, W/ i# w对,就是这个意思。我也提到了,不是统计问题,只是“形似”,想看看统计里有没有现成的办法。楼上42楼就 ...
    9 t$ ^' c' G( ?  G; M3 ~5 S: f' o1 p
    42楼那个办法不对。那是把这当成个统计学的问题来处理,但这不是个统计学问题。你的纵坐标是温度,不是sample size,不能这么用。最明显的是,那个办法解出来的量纲是温度,而你想要的应该是具体是那块板,因此那个解和你想要的没什么关系。
    2 E: s- f0 c3 F$ M% Q! U  W6 I+ v! w# W- M# [; I' _3 D; z0 `
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    58#
     楼主| 发表于 2019-2-4 22:35:21 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2019-2-4 04:34) g0 e5 P. f; t( p% W9 }
    多解释一句scale那块儿。因为泊松分布曲线下面的面积是1,而你的histogram显然不是,所以你的histogram和 ...
    - A  W- i3 a2 w" q2 a: e* S
    多谢!记住了!1 N/ b& Z$ |8 q/ ^0 _6 J4 i3 V

    5 ]2 P5 U* N6 a  P9 G* z0 f* A其实你说的办法我已经试过。我把正态分布一边的尾巴砍掉,至少外观上接近泊松或者对数正态。只要有峰在,估计出来均值就还不错,越对称越准确,就有点窃喜。但对道理不摸底,不敢放手用。除非在数学上站得住脚,否则在线的时候没人看着,给我乱估一个就完蛋了。现在看来,道理就是你说的,这个办法不只适用于正态分布。曲线只有只有半边的话,就有点悬,这个可以理解。一般到不了这个情况,程序里简单判别一下也不难,另作处理。
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-1-3 00:51
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    [LV.6]出窍

    59#
    发表于 2019-2-4 22:37:37 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2019-2-4 00:03+ k0 i3 E# q# `. P; H
    咳咳,这个其实不是统计问题,是从有限的温度测量估计温度分布曲线的问题。吸收塔一共20块塔板,每块塔板 ...

    ; s, K: l$ I& y, v: E1. 20个数据点在分布上有没有规律。比如两头低中间高。
    " }: V# G* H6 ~" O  l5 L9 L; k) q2。规律稳定么?3 g+ R' m# B3 B
    3。可不可以简化成20个点里找最大值。
    + C) g% s/ i4 t' Z1 q4。峰值如果不在采样点(塔板),而在塔板之间,只能按相邻塔板的问题计算温度曲线斜率,然后插值,而其要比较峰值塔板两侧的斜率,取较大的。
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    60#
     楼主| 发表于 2019-2-4 22:38:00 | 只看该作者
    雨楼 发表于 2019-2-4 08:311 T5 y) I1 P. k8 L2 i& a: @& P
    就是正态分布然后在x轴上平移么? 类似Y=(X-a)^2.

    ; j# f# e+ A5 {/ N7 d" B7 j差不多。我开始也想过用抛物线然后平移,但平移量本身也要最小二乘出来。可能还是可以线性化然后用简单的最小二乘。我来试试看。
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