如何确定我的数据是否来自泊松分布 - 腾讯云开发者社区

在处理计数数据，如一定时间内的体重变化次数时，泊松分布则显得更为合适。泊松分布用于描述在固定时间或空间内发生的独立事件的数量，适用于预测罕见事件。...对非统计专业的学生，我通常用“数字平均下来是如何分布的”来定义分布。例如，正态分布中，大多数样本的平均值会相同。有些平均值会与“平均的平均值”相差极远，它们出现在分布的尾部。...本文我们研究三种常见分布以及我们如何使用它们：正态分布、泊松分布和卡方分布。正态分布正态分布，也称为高斯分布，是统计学中使用最广泛的概率分布之一。这种分布以高斯的名字命名，最早在18世纪被描述。...卡方分布通常用于独立性测试和拟合优度测试。它有助于确定分类变量之间是否存在显著的关联，或者样本是否符合预期的分布。分类变量没有合理的顺序，如眼睛颜色。它可以是棕色、蓝色、绿色或其他。...在公共卫生研究中，卡方检验可用于检查吸烟状态（吸烟者与非吸烟者）与肺癌发病率之间的关系。通过应用卡方分布，研究人员可以确定这两个分类变量之间是否存在显著的关联。

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随机过程在数据科学和深度学习中有哪些应用？

泊松过程泊松过程用于对一系列离散事件建模，在这些事件中，我们知道不同事件发生的平均时间，但我们不知道这些事件确切在何时发生。...由泊松过程，我们可以得到一个泊松分布，它可以用来推导出不同事件发生之间的等待时间的概率，或者一个时间段内可能发生事件的数量。...泊松分布可以使用下面的公式来建模(图2)，其中k表示一个时期内可能发生的事件的预期数量。 ? 图2:泊松分布公式[3] 一些可以使用泊松过程模拟的现象的例子是原子的放射性衰变和股票市场分析。...高斯过程最大的优点之一是，它们可以提供关于不确定性的估计，例如，给我们一个算法确定某个项是否属于某个类的确定性估计。为了处理嵌入一定程度上的不确定性的情况，通常使用概率分布。...，二项分布，泊松分布 , Make Me Analyst.

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初看泊松分布

初看泊松分布前言看了大多数博客关于泊松分布的理解，都是简单的对公式做一些总结，本篇文章重点关注泊松分布如何被提出，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模拟泊松分布画出来的，因此，与上面例子有一定的误差。泊松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泊松分布，可怎么判断某种情况是否符合泊松分布呢？或者说泊松分布是怎么得出来的？...即论证了这个泊松分布的确能很好符合现实情况。总结最终得到一个什么样的结论了？起码，我们能够根据现实世界中的现象能够判断它是否符合泊松分布吧。再举一个经典的例子，参考自大神博客。...其中，2012年发生了7起，是次数最多的一年。 ? 我们来看看美国枪击案是否符合泊松分布呢？依次来判断美国每年发生枪击案的次数是否稳定在一个值。枪击案是否为小概率事件。

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随机过程在数据科学和深度学习中有哪些应用？

泊松过程泊松过程用于对一系列离散事件建模，在这些事件中，我们知道不同事件发生的平均时间，但我们不知道这些事件确切在何时发生。...由泊松过程，我们可以得到一个泊松分布，它可以用来推导出不同事件发生之间的等待时间的概率，或者一个时间段内可能发生事件的数量。...泊松分布可以使用下面的公式来建模(图2)，其中k表示一个时期内可能发生的事件的预期数量。图2:泊松分布公式[3] 一些可以使用泊松过程模拟的现象的例子是原子的放射性衰变和股票市场分析。...高斯过程最大的优点之一是，它们可以提供关于不确定性的估计，例如，给我们一个算法确定某个项是否属于某个类的确定性估计。为了处理嵌入一定程度上的不确定性的情况，通常使用概率分布。...，二项分布，泊松分布 , Make Me Analyst.

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随机过程在数据科学和深度学习中有哪些应用？

泊松过程泊松过程用于对一系列离散事件建模，在这些事件中，我们知道不同事件发生的平均时间，但我们不知道这些事件确切在何时发生。...由泊松过程，我们可以得到一个泊松分布，它可以用来推导出不同事件发生之间的等待时间的概率，或者一个时间段内可能发生事件的数量。...泊松分布可以使用下面的公式来建模(图2)，其中k表示一个时期内可能发生的事件的预期数量。图2:泊松分布公式[3] 一些可以使用泊松过程模拟的现象的例子是原子的放射性衰变和股票市场分析。...高斯过程最大的优点之一是，它们可以提供关于不确定性的估计，例如，给我们一个算法确定某个项是否属于某个类的确定性估计。为了处理嵌入一定程度上的不确定性的情况，通常使用概率分布。...因此，高斯过程允许我们描述概率分布，一旦我们收集到新的训练数据，我们就可以使用贝叶斯法则(图9)更新分布。

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【机器学习 | 核心技术】常见指数分布族详解，确定不来看看？

希望大佬带带）【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？...高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）：GMM是一种聚类算法，假设样本数据来自于多个正态分布混合而成。...泊松分布泊松分布（Poisson Distribution）是概率论和统计学中常用的离散概率分布，用于描述在一定时间或空间范围内随机事件发生的次数。下面我将详细回答你的问题。...网络流量分析：泊松分布可以用于描述网络流量中数据包到达的分布，从而帮助网络管理和流量控制。金融风险管理：泊松分布可以用于模型化金融市场中的事件发生次数，例如交易执行时间、违约事件等。...以下是一些例子：稀疏建模：泊松分布可以用于建模稀疏数据，例如自然图像中的像素值、文本数据中的单词频率等。在深度学习中，稀疏建模可用于特征选择和降维。

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每个数据科学家都应该知道的六个概率分布

一种方法是将成绩可视化，看看是否可以在数据中找到某种趋势。上面展示的图形称为数据的频率分布。其中有一个平滑的曲线，但你注意到有一个异常情况了吗?在某个特定的分数范围内，数据的频率异常低。...所以，最准确的猜测就是丢失值了，从而导致在分布中出现了凹陷。这个过程展示了你该如何使用数据分析来尝试解决现实生活中的问题。...目录 1、常见的数据类型 2、分布的类型伯努利分布均匀分布二项分布正态分布泊松分布指数分布 3、各个分布之间的关系正文如下：一、常见的数据类型在开始详细讲述分布之前，先来看看我们会遇到哪些种类的数据...如果我打了你，我可能会期待你向我打回来。任何分布的基本预期值是分布的平均值。...正态分布也是参数λ → ∞的泊松分布的极限情况。指数和泊松分布之间的关系如果随机事件之间的时间遵循速率为λ的指数分布，则时间长度t内的事件总数遵循具有参数λt的泊松分布。

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每个数据科学专家都应该知道的六个概率分布

一种方法是将成绩可视化，看看是否可以在数据中找到某种趋势。 ? 上面展示的图形称为数据的频率分布。其中有一个平滑的曲线，但你注意到有一个异常情况了吗？在某个特定的分数范围内，数据的频率异常低。...所以，最准确的猜测就是丢失值了，从而导致在分布中出现了凹陷。这个过程展示了你该如何使用数据分析来尝试解决现实生活中的问题。...如果我打了你，我可能会期待你向我打回来。任何分布的基本预期值是分布的平均值。...泊松分布中使用了这些符号： λ是事件发生的速率 t是时间间隔的长 X是该时间间隔内的事件数。其中，X称为泊松随机变量，X的概率分布称为泊松分布。令μ表示长度为t的间隔中的平均事件数。...正态分布也是参数λ → ∞的泊松分布的极限情况。指数和泊松分布之间的关系如果随机事件之间的时间遵循速率为λ的指数分布，则时间长度t内的事件总数遵循具有参数λt的泊松分布。

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最大似然估计(MLE)入门教程

它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。...最后，如果数据来自的分布具有密度函数 f(x)，例如泊松分布：那么似然函数表示为：对于上面的泊松分布的例子，似然函数将是：总之，似然函数是作为给定分布参数的函数给出的观测数据的联合概率。...泊松分布示例我们继续使用上面已经建立的泊松分布作为示例。给定数据集X₁…Xₙ，这是i.i.d.，我们认为它来自泊松(λ)分布，λ的MLE是多少?分布中的λ参数的最大似然估计是什么?...但这超出了本文的范围。总结 MLE 是一种技术，可以生成对要拟合数据的任何分布的参数的最可能估计值。估计值是通过最大化数据来自的分布的对数似然函数来计算的。...最后还使用了一个从泊松分布计算 MLE 的示例，并解释了 MLE 的两个重要属性，即一致性和渐近正态性。希望这对任何学习统计和数据科学的人有所帮助！编辑：黄继彦

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最大似然估计(MLE)入门教程

它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。...最后，如果数据来自的分布具有密度函数 f(x)，例如泊松分布，那么似然函数表示为对于上面的泊松分布的例子，似然函数将是总之，似然函数是作为给定分布参数的函数给出的观测数据的联合概率。...泊松分布示例我们继续使用上面已经建立的泊松分布作为示例。给定数据集X₁…Xₙ，这是i.i.d.，我们认为它来自泊松(λ)分布，λ的MLE是多少?分布中的λ参数的最大似然估计是什么?...但这超出了本文的范围。总结 MLE 是一种技术，可以生成对要拟合数据的任何分布的参数的最可能估计值。估计值是通过最大化数据来自的分布的对数似然函数来计算的。...最后还使用了一个从泊松分布计算 MLE 的示例，并解释了 MLE 的两个重要属性，即一致性和渐近正态性。希望这对任何学习统计和数据科学的人有所帮助！

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跟着存档教程动手学RNAseq分析（一）

在确定基因是否有差异表达时，我们需要考虑数据中的差异（以及它可能来自哪里）。...泊松分布(Poisson distribution):当案例数量非常大(即买彩票的人)，但事件发生的概率非常小(中奖的概率)时使用。泊松与二项式相似，但它是基于连续事件的。适用于均值==方差的数据。...RNA-Seq数据中有非常多数目的RNA，提取到特定转录本的概率非常小。因此，使用泊松分布或负二项分布是一种合适的情况。选择一个而不是另一个将取决于我们数据中的平均值和方差之间的关系。...也就是说，对于一个给定的表达水平，我们在方差的数量上观察到很多变化。这很好地说明了我们的数据不符合泊松分布。...注意:如果你正在使用细胞株，并且不确定你是否准备了生物或技术重复，请查看这个链接[11]。这是一个有用的资源，可以帮助你确定如何最好地设置你的体外实验。

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可视化数据科学中的概率分布以帮你更好地理解各种分布

每次我们开始探索新的数据集时，我们首先需要进行探索性数据分析（EDA），以了解某些功能的主要特征是什么。如果我们能够了解数据分布中是否存在任何模式，则可以量身定制最适合我们的案例研究的机器学习模型。...自然界中存在许多不同的概率分布（概率分布流程图），在本文中，我将向您介绍数据科学中最常用的概率分布。 ? 首先，让我们导入所有必需的库： ?...泊松分布泊松分布通常用于查找事件可能发生或不知道事件通常发生的频率。此外，泊松分布还可用于预测事件在给定时间段内可能发生多少次。...泊松分布可以使用以下公式建模（下图），其中 λ 表示一个时期内可能发生的预期事件数。 ? 描述泊松过程的主要特征是：事件彼此独立（如果事件发生，则不会改变另一个事件发生的可能性）。...一个事件可以发生任何次数（在定义的时间段内）。两个事件不能同时发生。事件发生之间的平均速率是恒定的。在下图中，显示了改变周期（λ）中可能发生的事件的预期数目如何改变泊松分布。 ? ?

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数据科学中常见的6个概率分布及Python实现

如果我们能够了解数据分布中是否存在特定模式，则可以量身定制最适合我们的机器学习模型。这样，我们将能够在更短的时间内获得更好的结果（减少优化步骤）。...实际上，某些机器学习模型被设计为在某些分布假设下效果最佳。因此，了解我们正在使用哪个概率分布可以帮助我们确定最适合使用哪个模型。不同类型的数据每次我们使用数据集时，我们的数据集都会代表总体的样本。...在本文中，我将提供有关如何创建每个不同概率分布的代码。...泊松分布泊松分布通常用于查找事件可能发生或不发生的频率，还可用于预测事件在给定时间段内可能发生多少次。...下图显示了改变λ的值是如何影响泊松分布的： for lambd in range(2, 8, 2): n = np.arange(0, 10) poisson = stats.poisson.pmf

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数据分析师必看的5大概率分布

如果你把所有的同事都围起来并测量他们的身高，或者对测量体重并用结果绘制直方图，则可能会接近正态分布。当我向您展示探索性数据分析示例时，我实际上看到了这种效果。...• 一组公司在特定季度的季度收益。它们通常没有正态的概率分布，但会更接近对数正态随机变量。指数概率分布指数概率分布也随处可见。它们与称为泊松过程的概率概念密切相关。...想象一下频率为λ的泊松过程（比如，事件每秒发生一次）。指数随机变量模拟事件发生后下一个事件发生所需的时间。...在课堂上，我们常常开玩笑的是巴士到达泊松过程。我认为将WhatsApp消息发送给某些人时的响应时间也符合标准。但是，λ参数调节事件的频率。它将使事件实际发生的预期时间以某个值为中心。...数据科学中的指数概率分布这是指数分布随机变量的密度函数：假设您有一个来自变量的样本，并希望查看它是否可以使用指数分布变量建模。最佳λ参数可以很容易地估计为采样值平均值的倒数。

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【V课堂】R语言十八讲(十六)—广义线性模型

,只要求出最大概率相应的参数自然就确定了,这里假设每个观测之间的相互独立的,才能用连乘的方法将每个观测的概率密度连乘起来。...: 1.logistics回归就是将结果变量做了一个转换,我们可以理解为将y转换成f(y),而这个f(y)所代表的含义就是1类结果的优势比的对数. 2.泊松回归是假设Y服从泊松分布,知道泊松分布的就可以知道泊松分布的一些特性...,参数λ为分布的均值和方差,将lnλ作为结果变量去拟合模型.其代表的含义为,事件发生次数的均值的对数. ★ 模型拟合: 我们先看看数据情况,如下图,数据集中的几个字段,affairs出轨次数 ,gender...婚姻自我评价我们可以看到出轨次数从0到12次都有,这时,我们可以发现,结果变量是记数型的,这时我们可以使用泊松回归,当然前提是服从泊松回归的,另外,有时我们并不关心次数,只关心是否出轨,这时我们将数据进行变换...,可以观查到结果与逻辑回归类似. ★ 模型的诊断: 在拟合模型时会出现这样一个情况,由于我们对y进行了变换,逻辑回归中,y是二值的我们假设服从二项分布,泊松回归中我们假设y服从泊松分布,当y的实际方差大于分布的期望方差时

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论文Express | 德国本届世界杯胜算最大？帕绍大学基于ELO评级预测

独立泊松回归模型在这个模型中我们假设G_A和G_B分别是参数为λ_A|B和λ_B|A的独立泊松分布变量。我们通过A和B的ELO分数进行泊松回归来估计λ_A|B和λ_B|A。...G_A为具有如下参数的泊松分布：以此类推，我们有：对于每个队伍，分别估计他们的回归参数α0，α1，β0和β1。...公式（2.2）的回归偏差和p值如下表：二维泊松回归模型上一个模型的缺陷在于进球数目G_A和G_B是独立分布。...嵌套的泊松回归模型该模型的泊松比率λ_A|B和λ_B|A由如下方式确定： 1.我们经常假定相比与B，A具有更高的Elo值，这种假定是有道理的，因为通常强队会主导弱队的战术，进而，强队的进球数目会对弱队的进球数目产生影响...2018年世界杯预测结果：独立回归模型预测结果嵌套回归模型预测结果二维泊松回归模型预测结果对角膨胀泊松回归模型预测结果桑基图我们用桑基图展示了嵌套泊松分布的预测结果，如下图所示。

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广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证

广义线性模型的交叉验证lasso正则化从泊松模型构建数据，并使用 lasso确定重要的预测变量。创建具有 20 个预测变量的数据。仅使用三个预测变量加上一个常数来创建泊松因变量。...rng % 用于重现性 randn exp(X)*weights + 1 构建数据的泊松回归模型的交叉验证lasso正则化。检查交叉验证图以查看Lambda 正则化参数的效果。...FitInf find(B FitInf min1fnd(B) 来自最小加一标准误差点的系数正是用于创建数据的那些系数。使用lasso正则化预测值加载考试成绩数据集。...假设中的值 y 是二项分布的。选择对应于Lambda 最小预期偏差的模型系数。...然而，该函数错误地预测了1名学生获得B或以上的成绩，4名学生获得B以下的成绩。本文摘选《Matlab广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络正则化分类预测考试成绩数据和交叉验证可视化》

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【Excel系列】Excel数据分析：抽样设计

分布：在此单击用于创建随机数的分布方法。包括以下几种：均匀分布、正态分布、伯努利分布、二项式、泊松、模式、离散。随机数基数：在此输入用来产生随机数的可选数值。...随机数发生器对话框的二项分布设置单击“确定”生成随机数如下： ? 产生的二项分布随机数 3.5 产生泊松分布随机数泊松：以值 λ 来表征，λ 等于平均值的倒数。...泊松分布经常用于表示单位时间内事件发生的次数，例如，汽车到达收费停车场的平均速率。其描述如下： ? 泊松分布描述例：某加油站，平均每小时前来加油的车辆为10辆，试进行100次模拟，并求其分布情况。...随机数发生器选择“分布”为“泊松”，设置对话框如下： ? 随机数发生器对话框的泊松分布设置单击“确定”生成随机数如下： ?...产生的泊松分布随机数求得最大值，最小值，确定组限，利用frequency函数统计频数，并求频率如下图。

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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泊松分布的预测平均值。...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和泊松结果y： set.seed（612312） n < - 1000 x < - runif（n） y 的证据表明我们的模型非常适合。通过仿真检验泊松回归拟合检验的偏差优度为了研究测试的性能，我们进行了一个小的模拟研究。我们将使用与以前相同的数据生成机制生成10,000个数据集。...当我运行这个时，我得到了0.9437，这意味着偏差测试错误地表明我们的模型在94％的情况下被错误地指定为了在平均值较大时查看情况是否发生变化，让我们修改模拟。...结论上面显然是一个非常有限的模拟研究，但我对结果的看法是，虽然偏差可能表明泊松模型是否适合，但我们应该对使用由此产生的p值有些警惕。

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广义线性模型应用举例之泊松回归及R计算

广义线性模型应用举例之泊松回归及R计算在前文“广义线性模型”中，提到广义线性模型（GLM）可概括为服务于一组来自指数分布族的响应变量的模型框架，正态分布、指数分布、伽马分布、卡方分布、贝塔分布、伯努利分布...探索性分析分析目的是确定影响R. cataractae丰度的环境成因，R. cataractae丰度在分析中将作为响应变量，环境因子作为自变量对待。...在这个示例数据中，观察到响应变量R. cataractae丰度分布右偏而大致呈现泊松分布，提示使用泊松回归（广义线性模型）可能比线性回归（一般线性模型）更有效。...准泊松回归（偏大离差的泊松回归）存在偏大离差的计数型数据可以用考虑了偏大离差问题的泊松模型来拟合，也就是准泊松回归（也常称为偏大离差的泊松回归）。...准泊松回归基于准泊松（quasi-poisson）分布，计数型变量的分布与泊松分布的均值相同，但方差是均值的w倍。

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数据并非都是正态分布：三种常见的统计分布及其应用

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