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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
bayesian - Winbugs での「ノード a の複数定義」エラー
わかりました、コードを書き直します。問題は、コンパイルすると、「ノードaの複数定義」というエラーが発生することです。私のコードで何が間違っているのか誰にもわかりません。モデルが多くの定数を持たないように、変数 a、b、および c を作成します。
r - R の異なる保険金請求率を使用して、保険契約者に請求する保険料を計算する
ポアソン過程を使用して、8 つの異なる請求レート (請求を行う確率) を使用して、保険契約者に請求される保険料を計算しています。このコードを使用した値は次のとおりです: 568.48 625.44 684.34 732.58 772.40 802.90 832.46 851.66 これらの値は、私が Excel で取得し、理論的に計算された正しい値とは異なります。 ?
python - random.expovariate(rate) と numpy.random.poisson(quantity) は同じ平均値を返しますが、分布は大きく異なります。どうしてこれなの？
会社全体で使用している負荷テスト フレームワークにいくつかの変更を加えています。
ポアソン分布を生成する次の 2 つのアプローチは同等であるという印象を受けましたが、明らかに間違っています。
これにより、次のような出力が得られます。
組み込みの random.expovariate を使用すると、標準偏差が特定の間隔内のイベント数に比例してスケーリングされるのに対し、expovariate std_deviation は対数ベース 10 (カウント) の割合でスケーリングされるのはなぜですか??
フォローアップの質問: ユーザーがサービスを操作する頻度をシミュレートする場合、どちらがより適切ですか?
r - 1 年間ではなく 2 年間で評価された割引レベル間の移動を実現するにはどうすればよいですか?
以下のコードは、割引レベル間の移動が毎年評価されるように機能します。例: 1 年間請求なし、割引レベルを上げる、翌年請求する、割引レベルを下げる、年に 2 回以上請求する、0% レベルの割引に戻す、これは請求率 0.1、...、0.8。期間を 2 年に変更するとします。たとえば、1 年目または 2 年目に請求がなかった場合は割引レベルを上げ、1 年目または 2 年目に 1 件の請求が行われた場合は割引レベルを下げます。年期間、割引の 0% レベルに低下します。このコードを編集して期間を変更するにはどうすればよいですか?
r - ポアソン回帰のglmの出力の解釈
次のことを考慮してください。
結果が出る
このページの説明から、fooの係数はあるべきであるように見えますが、そうlog(2)ではありません。
より一般的には、これの出力はlambda = 1.187 + .1929 * foo、ラムダがポアソン分布のパラメーターであるということを意味すると思われますが、それはデータに適合していないようです。
この回帰の出力をどのように解釈する必要がありますか？
r - 予測()の使い方
値を予測したいのですが、これは明らかに解決策ではありません。複数選択テストを行っていますが、0.304... は答えではありません。predict() を正しく使用するには?
matlab - 倍精度の画像上の画像ポアソンノイズ（ショットノイズ）
画像にポアソンノイズを2倍の精度で追加しようとしています。そうです：
両方ともかなり同じだIと思います。J私が間違っていることは何ですか？
imnoiseが値を1e-12でスケーリングすることは知っていますが、正しく使用する方法がわかりません。
poissrnd()バイパスするために手動でノイズを追加するために使用できると思っていましたimnoise
スケーリングに関して、私は次のようなコードを使用していました：
ただし、ほぼ完全に黒の画像が返されます。
matlab - この計算の次元が間違っている理由を理解しようとしていますか？
ポアソン方程式を解いていて、正確な解の誤差とグリッド点の数をプロットしたいと思います。私のコードは：
私が得るエラーは次のとおりです。
添え字付き代入ディメンションの不一致。
ポアソンのエラー（39行目）
すべてのグリッドポイントでuを計算しない理由がわかりません。forループから外してみましたが、役に立ちませんでした。任意のアイデアをいただければ幸いです。
c++ - ns3ポアソントラフィックモデル
ns3を学習しようとしています。また、onofApplicationを使用してCbrの代わりにVbrを生成することで、例の1つを変更しようとしていますが、コードが機能せず、理由がわかりません。手伝っていただけませんか。
このエラーが発生します
r - R ポアソン信頼区間
ポアソン回帰 ( glm()with family='poisson') を使用し、次の形式で回答を提供したいと考えています。
「各予測値には、確率 0.95 の区間 [低、高] からの誤差があります」。
- することは可能ですか？はいの場合、どのように？
- いくつかの方法があります。
1) 残差を計算し、低い値と高い値を取得します。どのディストリビューションを使用すればよいですか?
2) 関数を使用しますpredict.glm(model, type = 'link', se.fit=TRUE)。正規分布の信頼区間を計算します。使用する
低い値と高い値を把握します。
2番目のケースを実装しました。問題は、上記の形式でどのように回答できるかです。