poisson

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我的工作R 3.0.1和我做了模擬的集羣泊松過程，R通常有一個默認的區域基本上是一個盒子，在接下來的圖片可以看到我的模擬：到目前爲止一切正常，麻煩的是，我想要做的是模擬相同的distribution但使用地理區域，但我不知道如何更改參數以便使用地理座標獲得不同的區域。例如：綜上所述，基本上是我想要做的是找出如何改變這種面積較大的一個，以使相同的模擬但隨着新區域。這裏是我試過的代碼： libra

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將泊松噪聲添加到圖像

我有一些圖像需要添加增量的泊松噪聲才能更全面地分析它們。我知道你可以在MATLAB中做到這一點，但你如何去做Python？到目前爲止搜索沒有任何結果。

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當lambda = 0時glmnet缺乏收斂性=「poisson」

當glmnet和glm得到一個句柄時，我碰到了lambda = 0和family =「poisson」的收斂問題。我的理解是，在lambda = 0（和alpha = 1，默認值）的情況下，答案應該基本相同。以下代碼從glmnet幫助頁面（？glmnet）上的poisson示例略有更改。唯一的變化是，NZC = P，使得所有變量都在真實模型 N=1000; p=50 nzc=p x=matr

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將泊松噪聲添加到擬合文件

我試圖將增量的泊松噪聲添加到.fits文件。我知道如何做一個普通的文件類型，但我似乎無法讀取適合，然後添加泊松噪聲。有人知道如何去做這件事嗎？這是代碼。其中大部分並不特別相關。 s=str(raw_input("filter name: ")) t=str(raw_input("sci or wht: ")) poisson = str(raw_input("Poisson noise am

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在C++中的泊松到達代碼給出了相同的結果

你好，我想模擬一些作業調度算法，我想創建一個泊松到達函數的請求。我發現在維基百科泊松到達的算法和我impleneted它和拼命地跑，但我得到相同的結果的所有時間（例如L = 15 - >返回14，升= 1/15返回0） #include <cmath> #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; main(){

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添加具有高斯分佈的泊松噪聲

我設法將泊松噪聲添加到我的.fits圖像，但我需要添加分佈像高斯分佈的平均/中值（mu_0）爲0和分佈越來越寬的噪聲（西格瑪）。我找不到用這種方式添加噪音的語法，那麼有人可以通過它來指導我嗎？目前，我添加的泊松噪聲是均勻分佈的，這不是我想要的;我需要高斯隨機性。這裏是代碼的相關位： im = pf.open(name) isinstance(im,list) im0 = im

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內存問題 - 大泊松矩陣

我正在做一些信號處理，我需要生成一個泊松矩陣，但是我正在使用的數據足夠大，以至於我目前正在執行內存的方式耗盡了內存。我一直在琢磨這一點，現在有點難住，所以我希望你們可以幫我找到一個更有效的方法來生成矩陣，即解決了問題matlab內存不足。反正這裏是我迄今爲止 n = 20; B = zeros(n^2,n^2); for i = 1:n^2 for j = 1:n^2 if

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R中泊松GLM的rstandard（標準化殘差）的定義

我想知道R在擬合泊松GLM時如何找到標準化殘差或rstandard。我已經找到了this，但它並不是在談論標準化的殘差。因此，這裏是一個簡單的代碼： counts <- c(18,17,15,20,10,20,25,13,12) x=rpois(9,1) E=counts*10+rpois(9,2) glm.D93 <- glm(counts ~ x+offset(log(E)), fami

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爲R上

泊松迴歸預測區間我tryed兩種方法，但我覺得既困難.. 我嘗試更好地解釋這是我的問題之前，我告訴你，我的問題與這兩種方法。我有數據集「承兌匯票」，其中我在用之前介紹的indipendent變量的醫院接受日常的數量。醫院有三個地方我們做訪問......所以在我的數據集中，我每天有三行一個地方。該數據集似乎是： Date Place NumerAccept weekday month NoCon

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R中的泊松表

我試圖在R中生成兩個事件的泊松表，其中一個平均值爲1.5（lambda1），另一個平均值爲1.25（lambda2）。我想在x = 0到x = 7 +（7或更多）的情況下生成這兩種情況下的概率。這可能很簡單，但我似乎無法弄清楚如何做到這一點！我已經成功地創建了表的數據幀，但我真的不知道該怎麼輸入的參數，因爲我從來沒有寫入之前的函數： name <- c("0","1","2","3","4","5