我有一个问题，我想使用概率分布生成一组介于1和5之间的随机整数值。Poisson和InverseGamma是两个分布，它们显示了我所找到的特征(多数为平均值，较少的较高数字)。我正在考虑使用ApacheCommonsMath但我不确定如何使用可用的分布生成我想要的数字。 最佳答案 根据您的问题描述，听起来您实际上想要一个从离散概率分布生成的样本，您可以使用EnumeratedIntegerDistribution以此目的。为你的每个整数选择合适的概率，也许像下面这样的东西会满足你的需要:int[]numsToGenerate=new

我需要模拟泊松等待时间。我发现了很多模拟到达次数的例子，但我需要模拟一次到达的等待时间，给定平均等待时间。我一直在寻找这样的代码:publicintgetPoisson(doublelambda){doubleL=Math.exp(-lambda);doublep=1.0;intk=0;do{k++;p*=rand.nextDouble();p*=Math.random();}while(p>L);returnk-1;}但这是到达人数，而不是到达时间。效率比准确性更重要，更多的是因为功耗而不是时间。我使用的语言是Java，如果算法只使用Random类中可用的方法，那将是最好的，但这不是

我知道Knuth用于生成随机泊松分布数的算法(下文在Java中)，但我如何将其转化为随时间随机调用方法generateEvent()？intpoissonRandomNumber(intlambda){doubleL=Math.exp(-lambda);intk=0;doublep=1;do{k=k+1;doubleu=Math.random();p=p*u;}while(p>L);returnk-1;} 最佳答案 如果您希望模拟事件间到达时间，则需要指数分布。看看PseudorandomNumberGenerator-Expone

我正在使用C++11中提供的随机数生成器。目前，我使用的是均匀分布，这应该让我有相同的概率得到我指定的A和B范围内的任何数字。但是，我对生成泊松分布感到困惑。虽然我了解如何确定Poissonprobability，我不明白如何根据泊松分布“分布”随机数列。例如，泊松分布的C++11构造函数采用一个参数--λ，即meanofthedistributionstd::tr1::poisson_distributionpoisson(7.0);std::cout在泊松概率问题中，这等于给定时间间隔内的预期成功次数/出现次数。但是，我不明白它在这种情况下代表什么。什么是随机数场景中的“成功”/“

我实现了这个函数来生成泊松随机变量typedeflongunsignedintluint;luintpoisson(luintlambda){doubleL=exp(-double(lambda));luintk=0;doublep=1;do{k++;p*=mrand.rand();}while(p>L);return(k-1);}其中mrand是MersenneTwister随机数生成器。我发现，随着lambda的增加，预期分布会出现错误，均值在750左右饱和。这是由于数值近似还是我犯了任何错误？ 最佳答案 如果您选择“现有库”路

　　泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。　　在翻译算法过

　　泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。　　在翻译算法过

文章目录随机过程Poisson过程基本概念与Poisson过程相联系的若干分布XnX_nXn​和TnT_nTn​的分布事件发生各时刻的条件分布Poisson过程的推广非齐次Poisson过程复合Poisson过程条件Poisson过程随机过程Poisson过程基本概念（这里介绍了Poisson过程的两种定义方法）计数过程：随机过程{N(t), t≥0}\{N(t),\,t\geq0\}{N(t),t≥0}称为计数过程，如果N(t)N(t)N(t)表示从000到ttt时刻某一特定时间AAA发生的次数，它具备以下两个特点：N(t)≥0N(t)\geq0N(t)≥0且取值为整数；当sst时，N(s)

原始问题:我想生成一个泊松过程。如果按时间t到达的人数是N(t)并且我有参数为λ的泊松分布，我如何生成N(t)?我将如何在C++中执行此操作？澄清:我最初想使用泊松分布生成过程。但是，我对我需要的过程参数感到困惑；我以为我可以使用N(t)但这告诉我在(0,t]间隔内发生了多少次到达，这不是我想要的。所以，然后我想我可以使用N(t2)-N(t1)来获取间隔[t1,t2]的到达次数。因为N(t)~Poisson(txλ)我可以使用Poisson(t2xλ)-Poisson(t1xλ)但我不想要间隔中的到达次数。相反，我想生成到达发生的明确时间。我可以通过使间隔[t2,t1]足够小以便每个间

我的直方图似乎适合泊松分布。为了适应它，我自己声明了功能如下xdata;ydata;%ArraysinwhichIhavestoredthedata.%Ydatatellushowmanytimesthexdataisrepeatedintheset.fun=@(x,xdata)(exp(-x(1))*(x(1).^(xdata)))/(factorial(xdata))%FunctionI%wanttouseinthefit.Itisapoissondistribution.x0=[1];%Approximatedvalueoftheparameterlambdatohelpthefitp=