Po(λ)、N(μ,σ) 同 B(n,p) 題目應該點答法？🤔
Po(λ) 題目一定要提 #Poisson 柏松 、 #N(μ,σ) 題目一定要提 Normal 正態，因為兩者都係 #人工製造 嘅模型🤖；不過，B(n,p) 題目就唔需要提，因為 #Binomial 只係基於一般機率嘅濃縮表達手法。
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乜嘢係 B(n,p) 呀咁？🤯
只要將一件事分成兩個潛在結果，然後令呢件事重覆發生，兼且保持 independent 獨立，就自然係 B(n,p)💁🏻♂️
對於設計題目嘅老師嚟講，絕對是好消息 —— 因為任何事都可以二分：
例如 (a) 叫你計題 Po(λ) 嘅機率，然後問你喺 N 次裏面，發生 X 次呢件事嘅機率，只要加多句「#獨立宣言」就馬上變成 B(n,p) 嘅題目。
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廣東話有句俗語叫做「#菠蘿雞」🍍🐓，意思係「左黐右黐」，計我話，B(n,p) 絕對係 M1 題目裏面嘅菠蘿雞🤣，黐咩 Distribution 嚟考你都得！
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從中文大學風險管理學士畢業之後，鑽研超速學習法（Ultralearning）及教育心理學，將高效學方法先行用於自己身上，無間斷學習新知識；四年後重返校園，完成中文大學數學碩士（大數據分析）課程，期間考入門薩學會（Mensa），實證超速學習法。
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poisson distribution題目 在 Re: [問題] 想用R寫一個統計回歸分析的程式- 看板R_Language 的推薦與評價
首先 這標題可能有誤 我的理解這問題跟迴歸沒有關係
如果我的理解沒有錯
題目是: 現在有一組資料是10條繩子的長度
那麼想了解繩子的長度應該是什麼統計分配呢
是不是常態分配 or 指數分配 or Poisson分配
我猜 原po想做的事情是 隨機產生10組數據從上述的分配
然後看看是否跟繩子長度的分配一樣
如果到這邊 我的理解還是對的 原po可以往下看
1. 請先了解生成隨機變數的指令 請google一下
例如 rnorm(10,10,90) 跟你的敘述差距很大很大
只有第一個10是對的 產生10筆資料
還有 dunif 跟 runif 的差別等等 總之 三個指令都誤用了
2. 回到問題 如果沒有學過很多檢定方式 例如 Kolmogorov–Smirnov test
建議的做法是 畫直方圖 如果某一組隨機生成的數據 長相跟繩子長度類似
那麼我想你就接近答案了
3. 跟第一點相關 產生隨機變數的指令 有些參數需要輸入
一個簡單的做法 利用資料去算出這些參數
例如 sample mean and sample variance
其實 在算出這些值之後 也可以利用這些值刪除某些不太可能的分配
舉例來說 Poisson distribution 的特性是什麼 mean = variance?
4. 最後 想要做任何分析之前 請把統計課本再拿出來翻一下
瞭解一下其意義 再來實際做分析
就我看來 T-test 迴歸 在這裡毫無用處 不知道為什麼你會提到
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Sorry 這篇回文跟R沒什麼關係
小弟我實在不敢在這版上回R相關指令問題
版上神人太多了
如果版主覺得不適合 可以刪文
謝謝
※ 引述《eegame (yu)》之銘言：
: 初學者（兩個月） R是第一個程式語言
: 不知道各位前輩有沒做過類似的程式
: ！！！假設！！！
: 想用R統計10條繩子的長度
: 再根據統計特性的率隨機產生10組數據
: 程式如下
: G <- 10 #10組數據
: rowname <- c(1:G) #Y軸名稱
: colname <- c("c1","c2","c3","c4") #X軸名稱
: F <- matrix(,nrow=G,ncol=4,dimnames=list(rowname,colname))?
: #開一個10*4的矩陣並以rowname和colname
: F[1,"c1"] <- 19
: F[2,"c1"] <- 59
: F[3,"c1"] <- 48
: F[4,"c1"] <- 23
: F[5,"c1"] <- 31
: F[6,"c1"] <- 48
: F[7,"c1"] <- 56
: F[8,"c1"] <- 60
: F[9,"c1"] <- 74
: F[10,"c1"] <- 83
: #在矩陣c1的位置放入這10條繩子的調查數據
: #假設1符合常態分布
: F[,"c2"] <- rnorm(10,10,90)?
: #在矩陣c2的位置放入根據常態分佈的機率隨機產生一組新的數據介於10~90之間的10筆數
: 據
: #假設2符合均勻分布
: F[,"c3"] <- dunif(10,10,90)
: #在矩陣c3的位置放入根據均勻分佈的機率隨機產生一組新的數據介於10~90之間的10筆數
: 據
: #假設3符合Poisson distribution分布
: F[,"c4"] <- dpois(10, lambda=1)
: #在矩陣c4的位置放入根據Poisson distribution分布的機率隨機產生一組新的數據介於1
: 0~90之間的10筆數據
: #結果如下
: F
: c1 c2 c3 c4
: 1? 19 -70.255568 0.0125 1.013777e-07
: 2? 59 9.346476 0.0125 1.013777e-07
: 3? 48? -2.139539 0.0125 1.013777e-07
: 4? 23 -33.231206 0.0125 1.013777e-07
: 5? 31? 72.630937 0.0125 1.013777e-07
: 6? 48? -6.032507 0.0125 1.013777e-07
: 7? 56? -8.420308 0.0125 1.013777e-07
: 8? 60 -69.542557 0.0125 1.013777e-07
: 9? 74? 12.044775 0.0125 1.013777e-07
: 10 83 -13.474063 0.0125 1.013777e-07
: 問題1.我函數的指令是不是給的不對導致c2 c3 c4的結果錯誤?
: 問題2.關於隨機分布的應用 如何做到根據統計特性產生結果?
: 問題3.關於數據統計特性如何檢定比較符合 常態分布 均勻分布 負指數分布等等的分布
: 特性? 是用卡方檢定 T-test檢定? 還是用數值回歸???
: 這兩個月沒有看到類似的文章
: 麻煩各位前輩指點迷津
: 拜託 拜託
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 76.181.80.117
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1448157872.A.10B.html
※ 編輯: allen1985 (76.181.80.117), 11/22/2015 10:07:34
Hello 看到你的推文 我想你完全沒有了解我的意思
今天 你想要看 你的資料是趨近於什麼分配
你也學了不少分配 每個分配都有其特性
簡單講 你就是要想辦法 把資料的特性找出來
以及了解 你想比較之分配的特性 看看有沒有相似之處
舉例來說 常態分配是鐘形曲線 你的資料有嗎 如果你的資料是雙峰的
那麼基本上就不太可能是常態
而你提到一堆檢定 下次你打出某個檢定的名字
請你在後面打出 這個檢定是做什麼用的
例如 T-test 是檢定兩組連續行資料的平均數 是否相同
不然 大家很難幫你 因為很難了解你到底要做什麼
... <看更多>