為了產生泊松分布抽樣間隔，首先需要決定抽樣的引數
λ，例如平均抽樣間隔是
30 秒，時間單位為秒，那麼λ＝
30，θ＝
1/30
。然後，產生一系列指數分布的(偽
)隨機數e1
，e2，
…，en
，…，第一次抽樣的時刻為e1
，第二次抽樣的時刻為e1
＋e2 等等，依此類推
。一種生成指數分布的(偽
)隨機數ei
的方法：在0 和
1 之間產生均勻分布的u1
，u2，
…，un
，…(偽)
隨機數，利用這些ui
值，產生所需要的ei
值： ei
＝− log（u
i）/θ
,其中log(ui)
是ui 的自然對數。
具體的程式**（c語言）如下：
測試**：
參考資料：yd/t 1381-2005 ip網路技術要求——網路效能測量方法通訊行業標準(yd)
泊松分布卡片 python實現
泊松分布 poisson probabilities用於描述一種分布 已知給定區間內事件的平均發生次數 推斷在給定區間內事件的發生次數，區間可以是時間也可以是空間。泊松分布的期望與方差均為 比如統計資料表明一台機器平均1周故障 次，那麼接下來一周的故障次數滿足以下規律 p x k e k k dis...
java實現分酒（泊松分酒）
寫在前面 泊松分酒 法國著名數學家波瓦松在青年時代研究過乙個有趣的數學問題 假設某人有12品脫的啤酒一瓶，想從中倒出六品脫，但是恰巧身邊沒有6品脫的容器，僅有乙個8品脫和乙個5品脫的容器，怎樣倒才能將啤酒分為兩個6品脫呢？現在，請你設計乙個程式，可以根據輸入的滿瓶容量 a 和兩個空瓶的容量 b和c ...
關於泊松過程的引數估計
泊松過程的事件間隔之間服從指數分布，如果我能從資料中找到每個spike發生的時刻，那麼每個spike之間的時間也就隨之確定。關於指數分布的引數估計，可見下面 關鍵步驟截圖如下 這是在假設神經元的脈衝完全符合泊松分布下的推理。當然，神經元的spikes不是完全符合泊松過程的，我們需要進一步的優化。目前...