「ポアソン」を含む日記

■ポアソン分布

ポアソン分布

Permalink | 記事への反応(0) | 21:31

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■http://anond.hatelabo.jp/20090312175616

やべえ俺思いついちゃった。

参政権ていうか、選挙の票に世代別人口・社会コスト（トータルプラスならマイナスのコストとする）に応じた重みつければよくね？

基本的には30代くらいをピークにしたポアソン分布みたいに裾を引いた重み関数になると思う。

現状の社会構成では30代の1票は1.5、70代の1票は0.6と評価します。みたいな感じで。

Permalink | 記事への反応(0) | 18:05

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■http://anond.hatelabo.jp/20081219173313

確率変数に対応するのは横軸じゃなくて縦軸だぞ。

あと連続分布の場合は全区間で積分した値が1より小さければいいから、あるxで密度関数の値がf(x)>1でも別に良い。

ていうかその話、なんでわざわざベータ分布なんか出してくるんだろうな？

その手の話は普通ポアソン分布で十分だろう。

Permalink | 記事への反応(1) | 17:41

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■http://anond.hatelabo.jp/20081001021001

俺は『母数』と聞くと確率分布関数のパラメータ(正規分布のμとσや、ポアソン分布のλなど)をイメージするが、標本数の事だと思ってる奴が多そうだな。

Permalink | 記事への反応(0) | 02:32

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■http://anond.hatelabo.jp/20080903232620

Eカップを例にとる。

A:普通の女性

B:AV女優

E:Eカップである、という観測データ

とすると

P(E|A) = 0.1

P(E|B) = 0.19

となる。

全女性に対するAV女優の割合は、適当にググったところ0.4%とからしい。めんどくさいんで0.5%とすると

P(A) = 0.995

P(B) = 0.005

だ。これらをベイズの定理に代入すると

p(B|E) = P(E|B)P(B)/(P(E|A)P(A) + P(E|B)P(B)) = 0.0095 = 0.95%

となって、若干確率が上昇することがわかる。

ちなみに、より極端な場合でGカップを例にとると

p(B|G) = 5.6%

となって、10倍くらいになるね！

ベイズのいい練習になった

【追記】

実際は、観測データのヒストグラムから分布関数を推定する問題をまず初めに解く必要があると思う。

結構裾が長い分布だから、正規分布じゃなくてポアソン分布あたりでパラメトリック推定すればいいか？

上の計算ではそれを省略してヒストグラムをそのまま確率だと思って使った。

Permalink | 記事への反応(1) | 00:49

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■http://anond.hatelabo.jp/20080901230502

常識的に考えて子供の人数が多い夫婦の数は相対的に少ないから全体に影響与えないの。

気持ち悪いと思うなら、子供の数をポアソン分布かなんかで表現して計算してみてくれ。

大して変わらないはずだから。

Permalink | 記事への反応(1) | 23:09

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