포아송비 예제

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2/08/2019

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그리고 이제 도로에서이 쇼를 얻을 준비가되어 있어 푸아송 측정을 작성합시다! 이항을 사용하는 경우 속도(즉, ppl/week 17)로만 성공 확률을 계산할 수 없습니다. 이항 PMF를 사용하려면 «추가 정보»(n 및 p)가 필요합니다. 반면 푸아송 분포는 n이나 p를 알 필요가 없습니다. 우리는 n이 무한히 크고 p가 무한하다고 가정합니다. 푸아송 분포의 유일한 매개변수는 속도 λ(예상 값 x)입니다. 실제 생활에서, 단지 속도를 알고 (즉, 오후 2시 ~ 오후 4시 동안, 나는 3 전화 통화를받은) 모두 n을 아는 것보다 훨씬 더 일반적이다 . 모두가 점심을 먹으려면 모든 것을 잡아야 할 것입니다. 엑셀에서 그것을 하려면 Poisson() 함수에 내장 된 함수가 필요하며 정말 좋은 숫자를 원한다면 VBA도 필요합니다. 그러나 우리는 PowerPivot에서 일하고, 우리가 여기있는 이유이며, DAX에는 푸아송 기능이 없습니다. 당신이 이제까지 뭔가를 판매 하는 경우, 이 «이벤트» 정의 될 수 있습니다., 예를 들어, 고객이 당신에 게서 뭔가 구입으로 (진실의 순간, 그냥 검색). 하루에 웹사이트에서 얼마나 많은 방문자를 얻을 수 있는지, 광고가 다음 달에 얼마나 많이 클릭되는지, 교대 근무 중에 얼마나 많은 전화 통화를 하는지, 아니면 내년에 치명적인 질병으로 사망할 지 등이 될 수 있습니다. 다음은 실제 생활에서 푸아송을 사용하는 방법의 예입니다. 이제 우리는 푸아송 (및 다른 모든 함수)이 Excel에 존재하는 이유를 알 수 있습니다.

나는 정기적으로이 수식을 다시 작성하는 방법을 기억해야한다면 나는 미쳐 갈 것입니다. 나는 다양한 컴퓨터 시뮬레이션 언어로 작업하고, 내가 내장 된 기능과 통계를 주셔서 감사합니다 얼마나 (다시) 생각 나게한다. 해결ForAgentsInErlang = //예우리가 달성하고자하는 것을. 우리는 드문 이벤트의 분포를 호출합니다., 푸아송 프로세스는 이산 이벤트가 연속적으로 발생하는 곳이지만 R의 시간 또는 공간의 유한한 간격입니다. 다른 회귀 계수와 마찬가지로 푸아송 회귀 계수는 해당 예측 변수의 한 단위 차이에 해당하는 응답 의 변화를 나타냅니다. 여기서 응답은 (자연) 기록된 카운트가 예상됩니다. 푸아송 회귀는 또 다른 형태입니다,… 회귀.

모델이 장착되어 있습니다. 계수는 다른 회귀 모델에서와 같이 가져오고 해석됩니다. 로지스틱 회귀와 마찬가지로 기본 수학 및 기본 확률 분포 이론은 일반 최소 제곱 회귀와 다르기 때문에 푸아송 회귀는 소비자의 경우와는 달리 별도의 주제로 처리됩니다. 관점, 그것은 모든 회귀입니다. a. 단위 시간당 이벤트의 평균 속도는 일정합니다. 즉, 시간당 블로그를 방문하는 사람들의 수는 시간당 요금이 일정하지 않기 때문에 푸아송 분포를 따르지 않을 수 있습니다 (낮 동안 높은 속도, 야간 에는 낮은 속도).