Generieren Poisson-Prozess mit R

Will ich erzeugen, ein Prozess, bei dem in jedem Schritt gibt es eine Realisierung eines Poisson-Zufallsvariable, diese Erkenntnis gespeichert werden soll, und dann sollte es erkennen die nächsten Poisson-Zufallsvariable und fügen Sie Sie der Summe aller Realisierungen vor. Außerdem sollte es ein Zufall sein, dass in jedem Schritt wird dieser Prozess beendet. Hoffe, das macht Sinn für Euch... Jeder Gedanke ist willkommen!

  • Down-vote verdient einen Kommentar. Also, wer auch immer Sie sind, bitte schreiben, warum Sie nach unten gestimmt, so dass die OP kann lernen, wie man verbessert seine Fragen.
  • Hausaufgaben.......?
InformationsquelleAutor user734124 | 2011-06-12
  1. 7

    Kompakter, wählen Sie eine einzelne geometrisch verteilten Zufallszahl für die Anzahl der Schritte, die erreicht wird, bevor beenden, dann verwenden Sie cumsum Summe, die viele Poisson abweicht:

    stopping.prob <- 0.3  ## for example
lambda <- 3.5         ## for example
n <- rgeom(1,1-stopping.prob)+1  ## constant probability per step of stopping
cumsum(rpois(n,lambda))
    • jetzt Frage ich mich, ob eine geschlossene-form-Antwort für diese Wahrscheinlichkeitsverteilung ... ich bin zu beschäftigt/faul, um es nachschlagen im Pielou oder Bailey, aber es könnte ein guter CrossValidated Frage ...
    InformationsquelleAutor Ben Bolker
  2. 1

    Sind Sie sehr vage auf die Parameter Ihrer simulation, aber wie ist das?

    Lambda für zufällige Poisson-Zahl.

    lambda <- 5

    Dies ist der Schwellenwert, wenn die Funktion beendet.

    th <- 0.999

    Erstellen Sie einen Vektor der Länge 1000.

    bin <- numeric(1000)

    Laufen, das verflixte Ding. Es ist im Grunde rollt ein "Würfel" (generierten Werte liegen zwischen 0 und 1). Wenn die Werte unter th ist, gibt es eine zufällige Poisson-Zahl. Wenn der Wert über th (aber nicht gleich) ist, Stoppt die Funktion.

    for (i in 1:length(bin)) {
    if (runif(1) < th) {
        bin[i] <- rpois(1, lambda = lambda)
    } else {
        stop("didn't meet criterion, exiting")
    }
}

    Nullen entfernen, falls vorhanden.

    bin <- bin[bin != 0]

    Können Sie cumsum um kumuliert Summe der Werte.

    cumsum(bin)
    • es wäre effizienter, generieren Sie alle runif() und rpois() zuerst, dann sehen die ersten einheitlichen Reihe < th und behalten Sie nur, dass viele Elemente der rpois Werte. Oder auch einfach nur die runif() Schritt, herauszufinden, wie viele zufällige poisson-zahlen, die Sie benötigen und generieren nur, dass viele. Auch besser zu initiieren Schleifen mit i in seq_along(bin).
    • warum sind Sie Nullen entfernen? Sie sind legitim, zieht von einer Poisson-Verteilung ...
    InformationsquelleAutor Roman Luštrik
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