开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

泊松和预测

是统计学中常用的概念，与云计算领域也有一定的关联。

泊松分布（Poisson Distribution）是一种描述随机事件发生次数的概率分布模型。它假设事件在一定时间或空间范围内独立地以固定的平均速率发生，并且事件之间的发生是无记忆的。泊松分布在云计算领域中常用于模拟和预测系统中的随机事件，如网络流量、请求到达、任务调度等。腾讯云提供了云服务器、云数据库等产品，可以用于处理和应对泊松分布相关的场景。
预测（Forecasting）是根据过去的数据和趋势来预测未来的发展趋势和结果。在云计算领域中，预测可以用于资源规划、负载预测、容量规划等方面。通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来的资源需求，从而合理安排和调整云计算资源的分配。腾讯云提供了云监控、云预测等产品，可以帮助用户进行资源预测和规划。

总结：

泊松分布是一种描述随机事件发生次数的概率分布模型，常用于模拟和预测云计算系统中的随机事件。
预测是根据过去的数据和趋势来预测未来的发展趋势和结果，在云计算领域中常用于资源规划和负载预测。
腾讯云提供了云服务器、云数据库、云监控、云预测等产品，可以应对泊松分布和预测相关的场景。

参考链接：

泊松分布：https://cloud.tencent.com/document/product/213/16588
预测：https://cloud.tencent.com/document/product/213/16589

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【统计学家的故事】泊松定理、泊松公式、泊松方程、泊松分布、泊松过程的西莫恩·德尼·泊松

在大革命时期，帝国时期和复辟时期，泊松对政治毫无兴趣，专心于数学。他于1821年被授予男爵荣誉；但是他从未拿出证书或者使用头衔。...后人戏剧性地称这个亮点为泊松亮斑。数学和物理学泊松是法国第一流的分析学家。年仅18岁就发表了一篇关于有限差分的论文，受到了勒让德的好评。...他一生成果累累，发表论文300多篇，对数学和物理学都作出了杰出贡献。泊松一生从事数学研究和教学，他的主要工作是将数学应用于力学和物理学中。...泊松对发散级数作了深入的探讨，并奠定了“发散级数求积”的理论基础，引进了一种今天看来就是可和性的概念。...他是从法庭审判问题出发研究概率论的，1837年出版了他的专著《关于刑事案件和民事案件审判概率的研究》。泊松就三个变数的二次型建立起特征值理论；并给出新颖的消元法；研究过曲面的曲率问题和积分方程。

3.9K2 0

泊松回归

需要泊松回归的原因对因变量是离散型变量的问题建模时，普通的线性回归模型、定序回归模型和逻辑回归模型已经能解决我们大部分的需求。...泊松回归的假设&模型建立为了拟合计数数据，我们可以根据泊松分布做出如下假设：任意相等时间间隔内，事件的平均出现次数是固定的任给的两次等待时间是否发生事件是相互独立的根据如上假设，我们可以设定事件在单位时间内发生...是连续的，因此我们可以直接考虑自变量和 ? 之间的关系，另外考虑到 ? 是非负实数，我们可以建立线性回归模型： ? 参数估计假设 ? 是第 ? 个样本的观测，其中 ? 表示自变量向量， ?...检验统计量泊松回归模型中 ? 的真实分布是未知的，但是基于中心极限定理， ? 将近似服从正态分布： ? 因此只要我们能准确地估计 ? 的标准差 ?

1.2K3 0

从泊松方程的解法，聊到泊松图像融合

先看看其惊人的融合结果（非论文配图，本人实验结果）：这篇文章的实现，无关目前算法领域大火的神经网络，而是基于泊松方程推导得出。泊松方程是什么？很多朋友比较熟悉概率论里面的泊松分布。...泊松方程，也是同一个数学家泊松发明的。但却和泊松分布没有什么关系，是泊松物理学领域提出的一个偏微分方程。...泊松方程求解这个时候，想想我们学会了什么？泊松方程的形式，以及拉普拉斯卷积核。再想想，在图像场景下，什么是泊松方程的核心问题？...令代入欧拉-拉格朗日方程后则有：怎么样，看起来是不是一个泊松方程呢？...现在很轻松了，边界条件已知、散度已知，在离散空间中求解泊松方程中的，参考上一节的求解过程即可。

7352 0

泊松分布

在这篇文章中，我们将讨论用于模拟上述情况的泊松分布背后的理论，如何理解和使用它的公式，以及如何使用Python代码来模拟它。离散型概率分布这篇文章假设你对概率有一个基本的了解。...泊松分布我们将通过一个案例来开始理解泊松分布。假如你真的很喜欢在医院里看新生儿。根据你的观察和报告，你知道医院平均每小时出生6个新生儿。你发现你明天要出差，所以在去机场之前，你想最后一次去医院。...企业通常使用他来预测某一天的销售额或客户数量，因为他们知道每天的平均价格。做出这样的预测有助于企业在生产、调度或人员配备方面做出更好的决策。...即使这个条件不成立，我们仍然可以认为分布是泊松分布，因为泊松分布足够接近，可以模拟情况的行为。模拟泊松分布利用numpy从泊松分布中模拟或抽取样本非常容易。...结论关于泊松分布仍有许多值得探讨的地方。我们讨论了这个词的基本用法及其在商业世界中的含义。泊松分布还有一些有趣的地方比如它和二项分布的关系。作者：Bex T.

8062 0

用SAS进行泊松，零膨胀泊松和有限混合Poisson模型分析

p=6145 泊松模型 proc fmm data = tmp1 tech = trureg; model majordrg = age acadmos minordrg logspend / dist...1E4 5.05 <.0001 B2_logspend 0.1229 0.04219 1E4 2.91 0.0036 */ 零膨胀泊松模型

7042 0

OCR -- seamlessClone泊松融合

seamless-cloning-using-opencv-python-cpp/ OCR工程git：https://github.com/MachineLP/OCR_repo 看到这个题目是不是很突兀啊，OCR和泊松融合又有啥关系呢

1.6K4 0

学界 | 从泊松方程的解法，聊到泊松图像融合

先看看其惊人的融合结果（非论文配图，本人实验结果）：这篇文章的实现，无关目前算法领域大火的神经网络，而是基于泊松方程推导得出。泊松方程是什么？很多朋友比较熟悉概率论里面的泊松分布。...泊松方程，也是同一个数学家泊松发明的。但却和泊松分布没有什么关系，是泊松物理学领域提出的一个偏微分方程。...这里表示的是拉普拉斯算子，和（在泊松方程中是已知量）可以是实数或复数值方程，特殊情况当时被称为拉普拉斯方程。...泊松方程求解这个时候，想想我们学会了什么？泊松方程的形式，以及拉普拉斯卷积核。再想想，在图像场景下，什么是泊松方程的核心问题？...现在很轻松了，边界条件已知、散度已知，在离散空间中求解泊松方程中的 f，参考上一节的求解过程即可。

1.9K2 0

泊松编辑（Poisson Image Editing）

简介泊松图像编辑是一种全自动的“无缝融合”两张图像的技术，由Microsoft Research UK的Patrick Perez，Michel Gangnet, and Andrew Blake在论文...泊松编辑主要解决的是两个不同来源信号的无缝融合（seamless cloning）问题目的是将源图像g的一部分内容\Omega融合到目标图像f*同样大小区域上，并使其自然融合过渡左上：目标图像f...将源图像粘贴到目标图像上为了保持过渡平滑，顾及了源图像粘贴区域的梯度信息与目标图像的边缘信息结合已知信息求解方程组得到泊松编辑图像的结果理论介绍符号定义如上图所示：图像融合是要把源图像...这里面g，\Omega，S， \partial \Omega ，f^*都是已知量，需要求的是f 理论泊松图像编辑的目的是保留源图像的纹理，无缝融入到新图像中。...这个变分方程的解是如下泊松方程在Dirichlet边界条件时的解，这也是为什么我们的融合方式叫做泊松融合。

1.7K3 0

R语言泊松Poisson回归模型预测人口死亡率和期望寿命

我们可以可视化为x和t的函数。 persp(log(QF)) 或 persp3d(ages,annees,log(QH),col="light blue") ?...为了估计参数A，B和K，我们尝试使用二项式模型。B（Ex，t，qx，t），这是人寿保险的基本模型。这里Dx，t〜B（Ex，t，exp [ Ax + Bx⋅Kt]）。...另一个线索是使用小数定律，即如果概率低（一年中的死亡概率就是这种情况），则二项式定律可以近似由泊松分布。我们在这里用到了Poisson回归，其解释变量为年龄x，年t和暴露量为偏移变量。...用于指数预测 ?...左边是我们模型估算值，右边是预测值。

1.2K2 0

R语言-泊松回归

当通过一系列连续型和或类别型预测变量的预测计数型结果变量时，泊松回归是非常有用的工具。利用robust包学习和理解泊松回归。...遭受轻微或严重间歇性癫痫的病人的年龄和癫痫发病数收集了数据，包含病人被随机分配到药物组或者安慰剂组前八周和随机分配后八周内两种情况。...响应变量为sumY( 随机后八周内癫痫发病次数)，预测变量为治疗条件 (Trt)、年龄(Age)和前八周内的基础癫痫发病次数(Base)。接下来研究药物治疗是否能够减少癫痫发病次数。

5392 0

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....一篇大神博文–泊松分布和指数分布：10分钟教程（至少阐述明白了泊松分布用来干嘛）正文问题首先，还是来考虑一个问题。从问题出发，考虑它背后的含义会好理解很多。...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？...起码，从上述表格可以看出，美国枪击案是基本符合泊松分布的。总的来说，泊松分布是对二项式分布中的实验次数求极限而来的。需要搞清楚这些符合泊松分布的现象中，为什么要令n趋于无穷。...参考文献百度百科-泊松分布 wiki pedia. poisson distrubtion 泊松分布和指数分布：10分钟教程 EM算法及其推广学习笔记

1.4K2 0

泊松过程的模拟

模拟泊松过程给定时间，求发生次数给定发生次数，求所需时间非齐时泊松过程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas...import stats from tqdm import tqdm, trange sns.set() sns.set_context('talk') sns.set_style('ticks') 模拟泊松过程...非齐时泊松过程考虑强度函数的非齐时泊松过程 rate = lambda x: 2 * x m = lambda x: x ** 2 time = 10 # the total time

1.1K4 1

python3-泊松分布

来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速率λ（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布...因此,泊松分布在管理科学、运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。

3591 0

泊松图像编辑

第三：同时多频带融合仅仅提供图像融合的功能，而今天将要介绍的泊松图像编辑则不仅提供了融合图像的功能，还能提供更多我将要介绍的功能。泊松融合在用户所指定的区域比较随意和粗糙时尤其有用： ?...泊松融合的原理讲了这么多泊松图像编辑的好处，那么到底它的原理是怎样的呢？为什么叫做泊松图像编辑呢？我们先来看看最基本的泊松融合。 2.1 基本的泊松融合我们先对这个问题做一些基本符号定义。...这个变分方程的解是如下泊松方程在Dirichlet边界条件时的解，这也是为什么我们的融合方式叫做泊松融合。 ? 这里进一步解释一下数学知识，这个方程中的几个关键和符号说明如下图： ?...因此用人类语言描述上面的泊松方程，即是 f的拉普拉斯滤波结果和g的拉普拉斯滤波结果一致，且f的边界值和f*的边界值一致。 ? 源论文中的关键公式为： ?...2.2 混合梯度的泊松融合在基本的泊松融合中，我们的前提是： ? 即我们完全采纳源图像的梯度作为引导场。但有的时候，这样并不能得到很好的结果。有时候我们要同时兼顾源图像的梯度场和目标图像的梯度场。

1K3 0

R语言使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

p=13923 我们通过对增量进行泊松回归，我们获得了与链梯法Chain Ladder方法完全相同的结果 > Y [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [1,] 3209...28.7 [5,] 4919.9 1874.1 77.7 29.8 12.8 32.7 [6,] 5217.0 1987.3 82.4 31.6 13.6 34.7 [1] 2426.985 注意到泊松定律的变化太小...我们已经在定价过程中看到，分母的方差可以被预测代替，因为在泊松模型中，期望和方差是相同的。所以我们考虑 ?...理想情况下，我们希望模拟拟泊松定律，但这不是真实定律。另一方面，我们可以记住，在这种情况下，伽玛定律应该给出一个很好的近似值。...我们得到 polygon(c(D$x[I],rev(D$x[I])),c(D$y[I],rep(0,length(I))),col="blue",border=NA) 但是，我们还可以在下面将基于泊松定律

6382 0

概率算法_二项分布和泊松分布

本次函数有 1、阶乘 2、计算组合数C(n,x) 3、二项概率分布 4、泊松分布以下是历史函数 create_rand_list() #创建一个含有指定数量元素的list sum_fun() #累加...----------以下是新的------------------------------------------------------------------------ 继续概率，本次是二项分布和泊松分布...，这个两个还是挺好玩的，可以作为预测函数用，因为函数比较少，本次就不给例子了，但是会对函数做逐一说明 1、阶乘n!...real_count) * ((1 - p) ** (case_count - real_count)) binomial_num = c_n_k_num * pi return binomial_num 4、泊松分布...给定的一个机会域中，机会域可以是一个范围，也可以是一段时间，在这个机会域中可能发生某个统计事件的概率，举个例子，比有个商店，每小时平均有10位顾客光顾，那么一个小时有13位顾客光顾的概率，就是泊松分布

6991 0

检验样本是否服从泊松分布

一、数据预处理二、变量分析三、总体分布估计四、结论与分析本文以一个订单数据为例，研究顾客购买次数的分布规律，尝试从中估计总体的分布，以对后续的订单数据进行预测或进行业绩的对比 # 环境准备 import...三、总体分布估计根据预览的分布密度，并且由其统计学意义，猜测购买次数近似服从泊松分布。下面进行验证。...plt.plot(range(), predict, linewidth=, color='green', label='泊松分布密度') # 模拟的泊松分布 test = pd.Series([stats.poisson.rvs...由于泊松分布为二项分布的极限分布，可以理解为，时间跨度影响了二项分布中的 n 参数，进而影响泊松分布中的 lambda 参数，亦即总体均值。...因此结论得出的是，样本所在总体并不服从泊松分布，但是有明显的类似泊松分布的规律，由于其它未知变量的影响产生了偏移。另外需要注意到，泊松分布的统计学解释认为每次抽样的条件相同。

1.7K4 0

R语言精算学：使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

p=13923 我们停止使用模拟方法,通过对增量进行泊松回归，我们获得了与链梯法Chain Ladder方法完全相同的结果 > Y [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6][1...11.2 28.7[5,] 4919.9 1874.1 77.7 29.8 12.8 32.7[6,] 5217.0 1987.3 82.4 31.6 13.6 34.7[1] 2426.985 注意到泊松定律的变化太小...，因为在泊松模型中，期望和方差是相同的。...理想情况下，我们希望模拟拟泊松定律，但这不是真实定律。另一方面，我们可以记住，在这种情况下，伽玛定律应该给出一个很好的近似值。...，我们得到 polygon(c(D$x[I],rev(D$x[I])),c(D$y[I],rep(0,length(I))),col="blue",border=NA) 但是，我们还可以在下面将基于泊松定律

9162 0

R语言精算学：使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

p=13923 我们停止使用模拟方法,通过对增量进行泊松回归，我们获得了与链梯法Chain Ladder方法完全相同的结果 > Y [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6][1...11.2 28.7[5,] 4919.9 1874.1 77.7 29.8 12.8 32.7[6,] 5217.0 1987.3 82.4 31.6 13.6 34.7[1] 2426.985 注意到泊松定律的变化太小...，因为在泊松模型中，期望和方差是相同的。...理想情况下，我们希望模拟拟泊松定律，但这不是真实定律。另一方面，我们可以记住，在这种情况下，伽玛定律应该给出一个很好的近似值。...，我们得到 polygon(c(D$x[I],rev(D$x[I])),c(D$y[I],rep(0,length(I))),col="blue",border=NA) 但是，我们还可以在下面将基于泊松定律

1K3 0

Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型

贝叶斯方法正如我之前提到的，我们要从定义为泊松回归模型的贝叶斯中取样。对于贝叶斯分析中的参数估计，我们需要找到感兴趣的模型的似然函数，在这种情况下，从泊松回归模型中找到。...现在我们必须为每个参数β0和β1指定一个先验分布。我们将对这两个参数使用无信息的正态分布，β0∼N(0,100)和β1∼N(0,100) 。最后，我们将后验分布定义为先验分布和似然分布的乘积。...计算方法这里你将学习如何使用R语言的Metropolis采样器从参数β0和β1的后验分布中采样。数据首先，我们从上面介绍的泊松回归模型生成数据。...()函数得到的泊松回归模型的参数β0和β1的估计值非常相似，并且接近于参数的实际值。...另外，必须认识到先验分布、建议分布和链的初始值的选择对结果有很大的影响，因此这种选择必须正确进行。本文摘选《R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型》

6962 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭