首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么此泊松分布实现在msvc上返回0

泊松分布是一种概率分布,用于描述在一定时间或空间内事件发生的次数的概率。在数学上,泊松分布的概率质量函数可以表示为:

P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!

其中,X表示事件发生的次数,k表示具体的次数,λ表示单位时间或单位空间内事件的平均发生率,e是自然对数的底。

根据泊松分布的定义,事件发生的次数必须是非负整数。因此,当使用泊松分布的实现函数时,如果输入的参数不是非负整数,函数会返回0。

关于在msvc上返回0的原因,可能有以下几个可能性:

  1. 参数错误:在调用泊松分布实现函数时,可能传入了错误的参数。例如,参数可能是负数或小数,这样就不符合泊松分布的定义,函数会返回0。
  2. 数据溢出:如果输入的参数过大,导致计算过程中的中间结果超出了计算机所能表示的范围,函数可能会返回0。
  3. 实现问题:泊松分布的实现函数可能存在bug或错误,导致在某些情况下返回0。这可能是编程错误或算法实现的不完善导致的。

针对此问题,可以尝试以下解决方法:

  1. 检查参数:确保传入泊松分布实现函数的参数是非负整数,并且在合理范围内。
  2. 检查实现代码:检查泊松分布实现函数的代码,确保没有逻辑错误或算法问题。可以参考相关的数学和统计学文献,了解正确的实现方法。
  3. 联系开发者或厂商:如果问题仍然存在,可以联系函数的开发者或相关厂商,报告问题并寻求技术支持。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

腾讯云提供了丰富的云计算服务和解决方案,包括计算、存储、数据库、人工智能等。以下是一些与云计算相关的腾讯云产品和产品介绍链接地址:

  1. 云服务器(ECS):提供弹性计算能力,支持按需购买和弹性扩缩容。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 云数据库(CDB):提供高可用、可扩展的数据库服务,支持多种数据库引擎。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  3. 人工智能平台(AI Lab):提供丰富的人工智能算法和模型,帮助开发者快速构建智能应用。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/ailab

请注意,以上链接仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言小数定律的保险业应用:分布模拟索赔次数

分布 所谓的分布(请参阅http://en.wikipedia.org/…)由SiméonPoisson于1837年进行了介绍。...他确实获得了以下分布(此处,分布的参数为0.61,即每年的平均死亡人数) 在很多情况下,分布都非常适合。...例如,如果我们考虑1850年后在佛罗里达州的飓风数量, 分布和回归期 返回期是由Emil Gumbel在水文学中介绍的,用于链接概率和持续时间。十年事件的发生概率为1/10。...考虑一个返回期   (以年为单位),则每年不出现的概率为 。 则 多年未发生的概率为   。通常用下表来总结属性, 上表中的对角线非常有趣。似乎在某种程度上趋向极限值(此处为63.2%)。...在n年内观察到的事件数量具有二项式分布,其概率为 ,将收敛到参数为1的分布。那么 ,没有灾难的概率为,等于0.632。 稀有概率与分布 计算稀有事件的概率时,分布不断出现。

1.3K30

R语言用线性模型进行臭氧预测: 加权回归,普通最小二乘,加权负二项式模型,多重插补缺失值

直方图表明残差分布右尾的值确实存在问题。由于残差不是真正的正态分布,因此线性模型不是最佳模型。实际,残差似乎遵循某种形式的分布。...回归 为了防止出现负估计,我们可以使用假定为分布而非正态分布的广义线性模型(GLM): plot.linear.model(pois.model, pois.preds, ozone$Ozone...因此,如果所有其他特征的值为0,则模型的预测仍将为正。 但是,假设均值应等于回归的方差呢?...为了解决模型中的过度分散问题,我们建立了加权负二项式模型。尽管模型的表现不如加权Poisson模型(R2= 0.638 ),则在进行推理时可能会更好。...实际,初始模型和加权模型的预测在5%的水平存在显着差异: ## ## Wilcoxon signed rank test ## ## data: test.preds and w.pois.preds

1.6K20
  • R语言线性模型臭氧预测: 加权回归,普通最小二乘,加权负二项式模型

    直方图表明残差分布右尾的值确实存在问题。由于残差不是真正的正态分布,因此线性模型不是最佳模型。实际,残差似乎遵循某种形式的分布。...回归 为了防止出现负估计,我们可以使用假定为分布而非正态分布的广义线性模型(GLM): plot.linear.model(pois.model, pois.preds, ozone$Ozone...因此,如果所有其他特征的值为0,则模型的预测仍将为正。 但是,假设均值应等于回归的方差呢?...为了解决模型中的过度分散问题,我们制定了加权负二项式模型。尽管模型的表现不如加权Poisson模型([R2= 0.638 ),则在进行推理时可能会更好。...实际,初始模型和加权模型的预测在5%的水平存在显着差异: ## ## Wilcoxon signed rank test## ## data: test.preds and w.pois.preds

    1.1K00

    Python之二项分布分布

    在数据分析中,二项分布分布是我们经常用到的两个分布,今天小编将会先简单介绍二项分布基础:伯努利试验、n重伯努利试验以及两点分布,接着咱们讲解二项分布分布的概念,完事之后,咱们讲解一下二项分布转换分布求解的条件...,最后通过python来看一下,为什么二项分布在某种条件下可以转换成分布近似求解。...两点分布 伯努利试验所对应的分布就是两点分布,两点分布又称0-1分布,即:随机变量X的分布列为: X 0 1 P 1-p p 注:1代表发生的概率,0代表不发生的概率 ? ?...λ>0,表示平均发生的次数。如果随机变量服从二项分布,且 ? 也就是说,当n很大,p很小的情况,可以使用分布近似替代二项分布进行求解,为什么呢? ?...首先,上边讲到的东西其实有一个正式的名称,叫做定理,既然是定理,也就意味着上边的东西一定成立,接下来,我们通过通俗易懂的一个例子来看一下是为什么

    2K10

    随机过程(6)——过程三大变换,更新过程引入

    一节笔记:随机过程(5)——无限状态马尔科夫链的进一步探讨,分布引入,复合分布 ———————————————————————————————————— 大家好!...一节,我们给大家介绍了过程和复合过程(微信公众号的版本,“过程”写成了“分布”造成了一些误会,读者注意下~)。...虽然现在来看还是挺显然的,但说句实话确实不容易往这个方向去想到。 第二行到第三行可以看出就是用了独立性,这是因为这两件事本质是无关的。...所以为什么我们可以得到系数 ,其实是来源于这么一个思考。 有了这个之后,我们把各个区间加在一起,利用分布的可加性不难得到 接下来,我们令 ,就可以得到我们的结论。...注意到我们有 注意到 相互之间独立,代入指数分布分布的公式,就可以得到结论。这个计算我们交给读者完成。 事实,在取条件,还有另外一个定理。

    1.9K20

    随机过程(9)——连续时间马尔科夫链的过程描述,爆炸现象,离散马尔科夫链对比

    最后总结一下,因为我们相当于把一条连续时间马尔科夫链给建模成了一条过程,所以一切之前与过程有关的性质,结论,都可以应用到这里的连续时间马尔科夫链。...(),一些特殊的马尔科夫链 随机过程(3)——无限状态的平稳测度,返回时间,访问频率:几个定理的证明 随机过程(4)——返回时间,访问频率定理应用,离出分布,离出时间 回顾一下离散马尔科夫链的平稳分布定义...自然地,我们也希望了解为什么 可以对应离散马尔科夫链的平稳分布的定义。回顾一下,之前我们说过 是一个条件,那么两边求导就会有 。...所以可以看出,两个方向的证明其实都利用了一节提到的Kolmogorov方程。 现在我们再回头看一下 所想表达的意思。...服务时间服从一个速率为 的分布。刻画这个系统的平稳分布。 事实上有了连续时间马尔科夫链的工具,我们可以用它来解决一些排队论的问题,因为它也可以被理解为是一种过程。

    2K20

    随机过程(5)——无限状态马尔科夫链的进一步探讨,分布引入,复合分布

    一节笔记:随机过程(4)——返回时间,访问频率定理应用,离出分布,离出时间 ———————————————————————————————————— 大家好!...无限状态马尔可夫链的性质和有限状态略有不同,因此在一些问题的分析,需要更加小心和注意。如果还有空的话,会给大家介绍分布的基本概念。 那么我们开始吧。...研究平稳分布的性质,是因为无限状态马尔可夫链与有限状态,一个最大的区别就体现在了平稳分布的存在性现在我们不能够说平稳分布存在,所以我们只能先计算平稳测度。...有了这个之后,在运算合法的情况下,我们可以算出 为什么叫运算合法?是因为我们之前提过,如果是一个平稳分布,那么起码要保证 。...https://zhuanlan.zhihu.com/p/70018601 Proposition 2: 这个性质就解释了为什么称它为过程。

    1.8K30

    R语言小数定律的保险业应用:分布模拟索赔次数

    分布 所谓的分布(请参阅http://en.wikipedia.org/…)由SiméonPoisson于1837年进行了介绍。...过程 如上所述,当事件以某种方式随机且独立地随时间发生时,就会出现分布。然后很自然地研究两次事件之间的时间(或在保险范围内两次索赔)。...他确实获得了以下分布(此处,分布的参数为0.61,即每年的平均死亡人数) ? 在很多情况下,分布都非常适合。例如,如果我们考虑1850年后在佛罗里达州的飓风数量, ?...分布和回归期 返回期是由Emil Gumbel在水文学中介绍的,用于链接概率和持续时间。十年事件的发生概率为1/10。那么10是发生之前的平均等待时间。...在n年内观察到的事件数量具有二项式分布。那么,没有灾难的概率为0.632。 稀有概率与分布 计算稀有事件的概率时,分布不断出现。例如,在50年的时间里,至少有一次在核电厂发生事故的可能性。

    70871

    初看分布

    初看分布 前言 看了大多数博客关于分布的理解,都是简单的对公式做一些总结,本篇文章重点关注分布如何被提出,以及理解背后对现实的假设是什么。可以参考参考的资料有 1....注意:这里的数据是由python模拟分布画出来的,因此,与上面例子有一定的误差。 分布定义 现在我们有了这样的曲线图之后,无非就是找到这样的函数表达式来表征它的分布,从而能够拟合统计得的数据。...这是该函数不同参数下的分布情况,是不是和医院每小时婴儿出生数的分布很像。嗯,现实研究表明每小时婴儿的出生数的确符合分布,可怎么判断某种情况是否符合分布呢?或者说分布是怎么得出来的?...当前小时出生婴儿数与一小时的婴儿数无关。但分布中的假设还要更加细节,它指的是婴儿出生这个事件与下一个婴儿出生无关。举个不恰到的例子,就是不考虑生双胞胎的情况,生孩子的母亲不是同一个!...起码,从上述表格可以看出,美国枪击案是基本符合分布的。 总的来说,分布是对二项式分布中的实验次数求极限而来的。需要搞清楚这些符合分布的现象中,为什么要令n趋于无穷。

    1.4K20

    面试官:请回答,为什么 HashMap 的加载因子是0.75?

    那么为什么选择了0.75作为HashMap的加载因子呢?这个跟一个统计学里很重要的原理——分布有关。 分布是统计学和概率学常见的离散概率分布,适用于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。...有兴趣的读者可以看看维基百科或者阮一峰老师的这篇文章:分布和指数分布:10分钟教程[1] 等号的左边,P 表示概率,N表示某种函数关系,t 表示时间,n 表示数量。...Hash桶(表)中遵循参数平均为0.5的分布。...所以我们可以知道,其实常数0.5是作为参数代入分布来计算的,而加载因子0.75是作为一个条件,当HashMap长度为length/size ≥ 0.75时就扩容,在这个条件下,冲突后的拉链长度和概率结果为...参考资料 [1] 分布和指数分布:10分钟教程: http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/06/poisson-distribution.html

    45010

    负二项分布在差异分析中的应用

    无论是DESeq还是edgeR, 在文章中都会提到是基于负二项分布进行差异分析的。为什么要要基于负二项分布呢?...count值本质是reads的数目,是一个非零整数,而且是离散的,其分布肯定也是离散型分布。对于转录组数据,学术界常用的分布包括分布和负二项分布两种。...在数据分析的早期,确实有学者采用分布进行差异分析,但是发展到现在,几乎全部都是基于负二项分布了,究竟是什么因素导致了这种现象呢?...横坐标为基因在所有样本中的均值,纵坐标为基因在所有样本中的方差,直线的斜率为1,代表分布的均值和方差的分布。可以看到,真实数据的分布是偏离了分布的,方差明显比均值要大。...正是由于真实数据与分布之间的overdispersion, 才会选择负二项分布作为总体的分布。 ·end· —如果喜欢,快分享给你的朋友们吧—

    2.1K10

    独家 | 对Fisher信息量的直观解读

    像这样的整数型事件数据通常可以很好地被分布所表示,如下所示: 图:描述随机变量y的分布的概率质量函数(图片来源:作者) 现在,让我们先后退一步,想想以下两点: 首先,我们不知道(也永远不会知道...根据数据的性质(在我们的例子中,由于数据是事件发生的次数,它们都是非负的),我们假设y服从分布。 其次,即使我们对y服从分布这一假设是正确的,我们也不知道y的总体的平均速率λ0的真实值。...所以,我们可以对这个等式做一点小小的改变,就像下面这样: 图:由y和λ共同构成的分布的概率质量函数(图片来源:作者) 假设我们开了上帝视角,知道总体的人流量平均速率的真值为λ0=16。...令 λ=λ0=16,我们得到了f(y;λ)关于y的图形: 图:分布的概率质量函数图(当λ=16)(图片来源:作者) 这张关于y的概率质量函数图给出了下面这个问题的答案: 在平均速率的真值为16的情况下...微分的便利性:一些概率分布函数f(y;θ)包含指数和乘积项,分布和正态分布的概率分布函数就是典型的例子。对这些函数进行微分可能会很复杂,有时甚至几乎不可能做到。

    91610

    R语言Poisson回归的拟合优度检验

    虽然我们希望我们的模型预测接近观察到的结果,但即使我们的模型被正确指定,它们也不会相同 - 毕竟,模型给出了观察所遵循的分布的预测平均值。...如果我们提出的模型具有参数,这意味着将偏差与参数的卡方分布进行比较。 在R中执行拟合优度测试 现在看看如何在R中执行拟合优度测试。...首先我们将模拟一些简单的数据,具有均匀分布的协变量x和结果y: set.seed(612312) n < - 1000 x < - runif(n) y < - rpois(n,mean)...对于每一个,我们将拟合(正确的)模型,并收集拟合p值的偏差良好性。...我们现在将生成具有均值的数据,其结果为20到55: nSim < - 10000 pvalues < - array(0,dim = nSim) for(i in 1:nSim){ n <

    2.1K10

    HashMap的0.75可能只是一个经验值

    网上有其他答案是从分布入手的,从分布入手的大概是没有好好看HashMap的注释: Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes...理想情况下,哈希值随机,负载因子为0.75的情况下,尽管由于粒度调整会产生较大的方差,桶中的节点分布频率遵从参数为0.5的分布。桶里出现一个的概率为0.6,超过8个的概率已经小于千万分之一。...也就是说如果我们的数组容量为s,放在0-s-1这些位置的概率是相等的也就是 \frac{1}{s} 那我们现在有n个key,数组大小还是s,那么我们现在就要求出现0碰撞为0的概率,也就是说要么不出现碰撞...但为什么取e呢,取e上面的逻辑走的通了,这很牵强,建立的建设也是在hash函数完美理想的情况下。下面我们谈一下为什么当链表的节点为8个的时候,才转为红黑树,为什么符合分布为什么分布?...上面我们在算概率的时候用到了二项式分布,如果我们令n足够大,p充分小,而使得np保持适当的大小时,参数为(n,p)的二项随机变量可近似地看做是参数为λ = np的随机变量,这里不给出证明过程,我们只给出分布分布

    27220

    面试细节:为什么 HashMap 默认加载因子非得是0.75?

    那么为什么选择了0.75作为HashMap的加载因子呢?笔者不才,通过看源码解释和大佬的文章,才知道这个跟一个统计学里很重要的原理——分布有关。...分布是统计学和概率学常见的离散概率分布,适用于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。有兴趣的读者可以看看维基百科或者阮一峰老师的这篇文章:[分布和指数分布:10分钟教程]。 ?...Hash桶(表)中遵循参数平均为0.5的分布。...所以我们可以知道,其实常数0.5是作为参数代入分布来计算的,而加载因子0.75是作为一个条件,当HashMap长度为length/size ≥ 0.75时就扩容,在这个条件下,冲突后的拉链长度和概率结果为...因此,一些采用开放定址法的hash库,如Java的系统库限制了加载因子为0.75,超过值将resize散列表。

    74640

    数据分析方法论-统计学内容学习

    numpy as np >>> list_a = np.random.binomial(n, p, size=None) n为试验次数 p为出现正例(试验成功)的概率 size为取样次数,即重复进行二项试验的次数....]), array([ 0....分布 试验 满足以下条件的试验成为试验: 在任意两个相等长度的区间,事件发生的概率相等; 事件在某一区间是否发生与事件在其他区间是否发生所独立的。...#loc为期望 #scale为标准差 #size为取样数量,默认为None,即仅返回一个数 >>> list_d = np.random.normal(0,1,1000) >>> plt.hist(...指数分布 指数分布分布类似,分布描述了每一个区间内事件发生的次数,而指数分布描述了事件发生的事件间隔长度。

    41110

    伽马(gamma)函数_伽马分布分布函数怎么求

    = > 将 λ 转 为 一 个 连 续 数 x {\color{Red}{=> 将 \lambda 转为一个连续实数 x}} =>将λ转为一个连续实数x 在Gamma分布的密度中取 α...所以,Gamma分布与Possion分布在数学形式是一致的,只是Poisson分布是离散的,Gamma分布是连续的,可以直观的认为Gamma分布是Poission分布在正实数集的连续化版本。...-x}x^{s-1}dx(s>0) Γ(s)=∫0+∞​e−xxs−1dx(s>0) 性质 s>0时,反常积分收敛 Γ ( s + 1 ) = s Γ ( s ) ( s > 0 ) \...s = 1 2 s=\frac{1}{2} s=21​, 可得概率论中常用积分 积分 积分: ∫ − ∞ ∞ e − x 2 d x = π \int_{-\infty}^{\infty }e...Wiki百科 poisson-gamma-exponential -Gamma以及指数分布的关系 Gamma distribution in R语言 MATLAB Gamma 神奇的Gamma

    1.8K20

    Python用 PyMC3 贝叶斯推理案例研究:抛硬币和保险索赔发生结果可视化

    个案研究: 使用贝叶斯推理评估保险索赔发生率 保险索赔通常被建模为由于分布式过程而发生。...在分布中,分布的期望值 E(Y)、均值 E(X) 和方差 Var(Y) 相同; 例如,E(Y) = E(X) = Var(X) = λ。 请注意,如果方差大于均值,则称数据过于分散。...一、建立先验分布 在这里,我们生成一些观测数据,这些数据遵循分布,速率为 lambda,λ = 2。...,或任何类似于观察到的λ数据形状的分布,但是伽马最适合: 可以取任何正数到无穷大(0,∞),而β或均匀是[0-100]。...伽马和属于同一分布家族。 伽马的峰值接近于零。 伽马尾巴走向无穷大。 伽马先验为: 其中 a 是伽马形状,b 是伽马速率参数。

    18430

    Python用 PyMC3 贝叶斯推理案例研究:抛硬币和保险索赔发生结果可视化

    个案研究: 使用贝叶斯推理评估保险索赔发生率 保险索赔通常被建模为由于分布式过程而发生。...在分布中,分布的期望值 E(Y)、均值 E(X) 和方差 Var(Y) 相同; 例如,E(Y) = E(X) = Var(X) = λ。 请注意,如果方差大于均值,则称数据过于分散。...一、建立先验分布 在这里,我们生成一些观测数据,这些数据遵循分布,速率为 lambda,λ = 2。...,或任何类似于观察到的λ数据形状的分布,但是伽马最适合: 可以取任何正数到无穷大(0,∞),而β或均匀是[0-100]。...伽马和属于同一分布家族。 伽马的峰值接近于零。 伽马尾巴走向无穷大。 伽马先验为: 其中 a 是伽马形状,b 是伽马速率参数。

    23920

    面试难题:为什么HashMap的加载因子默认值是0.75呢?

    那么为什么选择了0.75作为HashMap的加载因子呢?笔者不才,通过看源码解释和大佬的文章,才知道这个跟一个统计学里很重要的原理——分布有关。...分布是统计学和概率学常见的离散概率分布,适用于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。...有兴趣的读者可以看看维基百科或者阮一峰老师的这篇文章:分布和指数分布:10分钟教程 [e871abdb473941b69eab40e1dba3342e.png] 等号的左边,P 表示概率,N表示某种函数关系...Hash桶(表)中遵循参数平均为0.5的分布。...所以我们可以知道,其实常数0.5是作为参数代入分布来计算的,而加载因子0.75是作为一个条件,当HashMap长度为length/size ≥ 0.75时就扩容,在这个条件下,冲突后的拉链长度和概率结果为

    1K40
    领券