问题：如何从数据里估算普瓦松分布的均值？

数值分析 · 发表于 2019-2-5 01:17:28

数值分析发表于 2019-2-5 01:07
' w6 G) w( M4 J& \& [9 q你可以试试,平移没有问题的.你把他想象成求重心问题,曲线平移x,重心也平移x.. ...

integral f(x)* x*dx=lambda右平移a个单位,则新重心位置integral f(x-a)*x*dx. 设t=x-a, integral f(t)* (t+a)*d(t+a)=integral f(t)* (t+a)* dt=integral f(t)* t* dt+integral f(t)* a* dt=lambda+a (因为integral f(t)*a *dt=a*integral f(t)* dt=a,而 integral f(t)* t* dt=lambda)
形状右平移a个单位,重心也右平移a个单位

数值分析 · 发表于 2019-2-5 01:20:32

数值分析发表于 2019-2-5 01:17
" |" _* p# g; _& ?! h5 H! fintegral f(x)* x*dx=lambda右平移a个单位,则新重心位置integral f(x-a)*x*dx. 设t=x-a, integral f(t)* ...

当然,前提是integral f(x)* dx=1,所以我跟晨风说要归一,否则确实不灵.

Dracula · 发表于 2019-2-5 01:21:14

晨枫发表于 2019-2-5 01:06
! [5 _ o4 g; D* U呵呵，好久没见Melissa了。她笑起来还是很charming的！少了点妖气，这是她的长处，还是缺点。Too well ro ...

看来你不去我的那个Superhero电视剧美女贴，那儿我最近一个月基本上每隔几天就会贴几张的。昨天庆祝CW宣布Supergirl会有第五季，我刚贴了16张Melissa Benoist的照片。而且那里除了Melissa Benoist以外，别的美女我也经常会贴几张，象最近有Katie McGrath，Emma Watson，Virginia Gardner和Elizabeth Laith。欢迎常去那儿，观看加分。

Dracula · 发表于 2019-2-5 01:37:10

数值分析发表于 2019-2-5 01:20. L1 d. W' o }& Z# R' w
当然,前提是integral f(x)* dx=1,所以我跟晨风说要归一,否则确实不灵.

曲线下面的面积等于1，这个条件肯定不满足。因为这本来就不是个概率论的问题。

那个公式是sum(xi * yi) / sum (yi), 如果纵坐标的零点移动，就是说yi' = yi + t, 你再算 sum(xi * yi) / sum (yi)不等于sum(xi * yi') / sum (yi')

数值分析 · 发表于 2019-2-5 01:41:04

Dracula 发表于 2019-2-5 01:37
7 n' l: P! \7 U& c" f曲线下面的面积等于1，这个条件肯定不满足。因为这本来就不是个概率论的问题。
& b$ o1 c' u+ n" ^" g! t8 U1 ]% G8 |2 n; L1 L& n
那个公式是sum(xi * yi) ...

所以我和晨风说要归一么.用histogram 面积归一以后,没问题.这实际是个加权平均问题,加权平均要求所以权重加起来和是1.即integral f(x)* dx=1,现在权重是温度,加起来肯定不是1.但只要除以总面积,(这里就是总温度),就还是满足这个关系的.不影响结果.晨风只关心最高点出现的位置,而不关心最高点是多少,这是关键.

晨枫 · 发表于 2019-2-5 01:46:42

Dracula 发表于 2019-2-4 11:21. f. s# N( C- @
看来你不去我的那个Superhero电视剧美女贴，那儿我最近一个月基本上每隔几天就会贴几张的。昨天庆祝CW宣 ...

这等好地方怎么错过了？赶紧去看！

晨枫 · 发表于 2019-2-5 01:49:55

数值分析发表于 2019-2-4 11:41
7 V6 {: n. F1 Q p所以我和晨风说要归一么.用histogram 面积归一以后,没问题.这实际是个加权平均问题,加权平均要求所以权重 ...

话说，如果选“爱坛最学术贴”，这个贴有没有希望当选？我肯定投一票！

多谢各位老大帮忙、指点。正在用Excel抓历史数据验算，看看这办法灵不灵验！

数值分析 · 发表于 2019-2-5 01:51:47

晨枫发表于 2019-2-5 01:497 [5 n7 j9 B- f4 j7 ^
话说，如果选“爱坛最学术贴”，这个贴有没有希望当选？我肯定投一票！: R+ }2 G5 P2 h8 |9 M. I
' t- h2 v* Y* ?0 z5 Y; g0 j4 k
多谢各位老大帮忙、指点。正在用 ...

如果不灵就是你那个偏态曲线和博松分布曲线实际上并不像,即重心和最高点不重合.不过有的修.如果到那一步咱们再谈怎么修.

数值分析 · 发表于 2019-2-5 01:54:37

晨枫发表于 2019-2-5 01:499 Z' F( y0 E& K: ~0 f+ x
话说，如果选“爱坛最学术贴”，这个贴有没有希望当选？我肯定投一票！
$ w* I. E2 U& b t: b+ O1 `: @' s2 c+ B
多谢各位老大帮忙、指点。正在用 ...

不过不管灵不灵,晨大可以帮我验证这样一个事儿,即把整个曲线平移n个单位,用同样的算法算完,结果应该是老结果平移n个单位.这个不管是不是博松,只要面积归一一定都灵.

Dracula · 发表于 2019-2-5 02:00:18

本帖最后由 Dracula 于 2019-2-5 03:16 编辑

数值分析发表于 2019-2-5 01:41
& Q% S+ `: C8 v/ Q/ j6 x0 q所以我和晨风说要归一么.用histogram 面积归一以后,没问题.这实际是个加权平均问题,加权平均要求所以权重 ...

假设一个最简单的情况吧。只有两个点，y1和y2，y1<y2，如果你把零点设在y1, 那么y2的权重是1，y1的权重是0，只有第二个点的值决定结果。但是如果零点设在接近于负无穷，那么不管y1, y2的值是多少，都接近相当于两个点的权重都是0.5。零点的选择肯定是对结果有影响的。但是因为零点的选择是arbitrary的，这种情况不应该出现，因此我认为这个算法有问题。

晨枫 · 发表于 2019-2-5 02:01:54

数值分析发表于 2019-2-4 11:547 f8 ~& s4 j) o- J
不过不管灵不灵,晨大可以帮我验证这样一个事儿,即把整个曲线平移n个单位,用同样的算法算完,结果应该是老 ...

我用“掐尾”正态分布已经试过了，不归一都精度不错。我再归一试试看！

晨枫 · 发表于 2019-2-5 02:02:38

数值分析发表于 2019-2-4 11:51
# u8 z6 z8 k! s; e, D/ H5 H( F2 y) R如果不灵就是你那个偏态曲线和博松分布曲线实际上并不像,即重心和最高点不重合.不过有的修.如果到那一步 ...

多谢！will report back!

holycow · 发表于 2019-2-5 02:15:03

数值分析发表于 2019-2-4 09:41
8 E) [! w! u. T( M) E6 {所以我和晨风说要归一么.用histogram 面积归一以后,没问题.这实际是个加权平均问题,加权平均要求所以权重 ...

伯爵的意思是说，总温度凭什么以零摄氏度做原点？如果零度不是原点，则和原点的相对温度差之和完全是主观确定的，就不能拿来当scaling的分母

数值分析 · 发表于 2019-2-5 02:23:02

本帖最后由数值分析于 2019-2-5 02:25 编辑

holycow 发表于 2019-2-5 02:15
; P7 Y) O/ E- C5 U) a, V! B4 C伯爵的意思是说，总温度凭什么以零摄氏度做原点？如果零度不是原点，则和原点的相对温度差之和完全是主观 ...

这个答案很简单,因为用零度才像泊松分布,如果上下平移的话,重心还是存在的,只是和最高点不再重合.你可以试想一下把泊松分布加上一,然后重新归一,也能得一个新的分布,这个分布也有期望,但期望很可能就不是最高点了. 不过单峰分布,只要不是骨骼轻奇(偏度skewness特别大),基本上最高点和重心差不太远.

数值分析 · 发表于 2019-2-5 02:32:14

holycow 发表于 2019-2-5 02:15
8 c% @5 ^* E Y- _伯爵的意思是说，总温度凭什么以零摄氏度做原点？如果零度不是原点，则和原点的相对温度差之和完全是主观 ...

顺便说一下,如果是对称的单峰分布的话,就没有这个问题,随便上下平移,只要归一就可以.

holycow · 发表于 2019-2-5 02:42:48

数值分析发表于 2019-2-4 10:32
' ~% m4 Z. o9 @- M6 \& S; u+ f顺便说一下,如果是对称的单峰分布的话,就没有这个问题,随便上下平移,只要归一就可以. ...

1. 极值出在哪里，只要估计出lambda即可
2. Lambda的估计需要依赖于归一
3. 归一的分母是可以主观确定的 (导致曲线下面积变动)

就算是对称单峰分布，也要先解决这个峰的陡峭程度才知道这个峰在哪里，恰恰是峰的陡峭程度依赖于归一的分母...

tanis · 发表于 2019-2-5 03:26:54

数值分析发表于 2019-2-5 02:23 r" |2 e! e$ l7 e5 }( M7 W( W; o
这个答案很简单,因为用零度才像泊松分布,如果上下平移的话,重心还是存在的,只是和最高点不再重合.你可以 ...

冒昧的问一句，你搞过竞赛么~

思维方式挺像的~

Dracula · 发表于 2019-2-5 03:43:07

数值分析发表于 2019-2-5 02:23
8 s7 K8 c* @/ s5 [6 {3 a( ?0 F4 c这个答案很简单,因为用零度才像泊松分布,如果上下平移的话,重心还是存在的,只是和最高点不再重合.你可以 ...

问题就是这个0度在哪儿你并不知道。至于曲线下的面积必须是1这一点，只要各个点同乘或同除一个数就都可以做到，这个条件并不能提供任何额外的约束来确定零度这个参数。

木不铎 · 发表于 2019-2-5 05:31:41

不麻烦啊。查一下维基百科上关于“泊松分布”的页面嘛。

泊松分布的概率密度函数为

其中λ是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生率，k代表发生某类事件的次数。
这里有一个很好的例子如下：

对某公共汽车站的客流做调查，统计了某天上午10:30到11:47来到候车的乘客情况。假定来到候车的乘客各批（每批可以是1人也可以是多人）是互相独立发生的。观察每20秒区间来到候车的乘客批次，共观察77分钟*3=231次，共得到230个观察记录。其中来到0批、1批、2批、3批、4批及4批以上的观察记录分别是100次、81次、34次、9次、6次。使用极大似真估计（MLE），得到的估计为λ=（81*1+34*2+9*3+6*4）/231=0.8658。

也就是说20秒之内平均有0.8658批客人。

这个例子应该和斯基的问题很类似。根据统计数字，用这个MLE方法，就能得到你的均值λ

晨枫 · 发表于 2019-2-5 05:49:33

木不铎发表于 2019-2-4 15:31
7 e2 k3 {9 r% F9 G9 ?& U- n* @6 M不麻烦啊。查一下维基百科上关于“泊松分布”的页面嘛。
3 \6 D2 V" v, J: v
$ G0 F- @. t5 D0 h- X泊松分布的概率密度函数为

谢谢。这和42楼“数值分析”的方法是一样的。

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