AnyLogic的到达率是泊松分布吗？
共有1个答案
在AnyLogic中的任何源中，如果你选择一个速率，它将自动是泊松，而你的速率将是泊松分布的λ参数...这意味着，平均每生成一个时间单位，您将获得lambda代理
指数分布与泊松分布等价，不同的是它考虑了每次到达之间的时间。（这意味着您需要在源代码中使用由到达时间间隔定义的到达，否则就没有多大意义了）
每个时间单位的泊松（λ）到达量相当于每个到达的指数（λ）时间单位，使用哪一个并不重要
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本文向大家介绍Python数据可视化:泊松分布详解，包括了Python数据可视化:泊松分布详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一个服从泊松分布的随机变量X，表示在具有比率参数（rate parameter）λ的一段固定时间间隔内，事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。 代码实现： 以上这篇Python数据可视化:泊松分布详解就是小编分享给大家的全部
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在我的模型上，为代理设置自定义分布，以达到双峰分布，从而模拟白天的峰值。要明确的是，代理有一个名为“arrivals”的参数，我们有一个连接到代理的自定义分发，其中“arrivals”的分发设置为自定义分发。最后，源将到达率设置为上述自定义分布。然而，在运行模型时，到达的速度似乎比我在建模时预期的要快得多。分配设置为“每小时”。 以下是源设置和自定义分发source\u settings分发的屏幕
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泊松回归涉及回归模型，其中响应变量是计数而不是分数的形式。 例如，足球比赛系列中的出生人数或获胜次数。 此外，响应变量的值遵循泊松分布。 泊松回归的一般数学方程是 - log(y) = a + b1x1 + b2x2 + bnxn..... 以下是所用参数的说明 - y是响应变量。 a和b是数字系数。 x是预测变量。 用于创建泊松回归模型的函数是glm()函数。 语法 (Syntax) 泊松回归
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我有一些方程式，我想根据它进行计算并更新这些值。我找不到任何功能在任何逻辑与此有关。有什么办法实现这一点吗？
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主要内容：语法,示例泊松回归涉及回归模型，其响应变量是计数形式而不是分数数字。 例如，计算出生人数或一个足球比赛系列中的胜率数。响应变量的值也遵循泊松分布。 泊松回归的一般数学方程为 - 以下是使用的参数的描述 - y - 是响应变量。 a 和 b 是数字系数。 x - 是预测变量。 用于创建泊松回归模型的函数是函数。 语法 实现泊松回归的函数的基本语法是 - 以下是上述函数中使用的参数的描述 - formula -