如果我有这样的事件:
“意思是我每隔10分钟创建5个对象”。我必须使用泊松分布
http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution:
我必须确定参数lambda。我认为lambda是(temporalInterval / mean),在这种情况下是(10/5)。这是对的吗?我不知道这个解决方案是否正确。有人可以帮帮我吗?
答案 0 :(得分:0)
泊松分布中的Lambda是事件发生的预期次数。例如,假设您观察的购物者在1天内每隔10分钟进入一家商店,并且看到的频率如下:
共有262人进入商店:[20 *(0)+ 50 *(1)+ 30 *(2)+ 28 *(3)+ 12 *(4)+ 5 *(4)]
超过144个时间段[20 + 50 + 30 + 28 + 12 + 4]
因此lambda是每个时间段的平均条目数。 262/144 = 1.8194 ......
泊松说p(x,lambda)= [e ^( - lambda)*(lambda)^ x] / x!
因此,0人进入商店的概率估计为: p(0,1.819)= [e ^( - 1.819)*(1.819)^ 0] / 0! = [0.162 * 1] / 1 = 0.162
我们实际上看到在144次检查中有0人进来20次,因此观察到0人进入的机会是20/144 = 0.138。非常接近!
所以基本上你说你每10分钟就有5次出现,所以对你而言lambda将是5. 10分钟窗口内的平均出现次数。
希望这有帮助。
答案 1 :(得分:0)
Lambda是观察过程的率。价格为“每单位数”。如果您的泊松用于描述时间过程,则费率为E[count / unit time]
,其无偏估计值为observed count / observed time
。如果您在10分钟内观察到5个物体,估计的速率为每分钟0.5个。如果需要,泊松率可以缩放到不同的时间单位,因此每分钟0.5的速率也是每10分钟5或每小时30。选择有用的时间单位取决于您,但请确保在整个问题中始终如一地使用单位。
Lambda 不概率,如另一位受访者所述。由于lambda可以是任何正值,而且必须是0到1之间的数字,因此这种说法很容易被证明是错误的。