Теория вероятностей и распределения

Poisson Distribution

Распределение Пуассона

актуальноТекущий рабочий стандарт

Число редких независимых событий за фиксированный интервал: заказы за час, отказы за сутки, клики за сессию.

Что означает каждый компонент
  • число способов получить k событий при средней интенсивности λ
  • нормировка. Важное свойство: и среднее, и дисперсия равны λ

Ключевые тезисы

  • Единственный параметр равен и среднему, и дисперсии.
  • Если дисперсия заметно больше среднего — это сверхдисперсия, нужна отрицательно-биномиальная модель.
  • Poisson-регрессия и Poisson loss — стандарт для счётных целевых переменных.

Подробный разбор

2 подтем — раскройте любую, чтобы увидеть объяснение, формулы, примеры и интерактивные графики.

1

Когда модель применима

Три условия пуассоновского потока.

  1. События независимы.
  2. Интенсивность постоянна на рассматриваемом интервале.
  3. Два события не происходят одновременно.

Реальные потоки почти всегда нарушают второе условие: заказы днём и ночью идут с разной интенсивностью. Решение — неоднородный пуассоновский процесс с зависящей от времени λ.

2

Сверхдисперсия

Главный диагностический признак.

Обозначения
  • математическое ожидание — среднее по распределению
  • дисперсия — мера разброса значений
  • Причины: кластеризация событий, скрытая неоднородность объектов, зависимость.
  • Решение — отрицательное биномиальное распределение (Пуассон со случайной λ).
  • Для счётчиков с большим числом нулей используют zero-inflated модели.

Связанные темы

Прогноз спроса · Распределения и их хвосты

Hierarchical Forecasting85%

Иерархические прогнозы · Временные ряды

Прогнозы по товару, категории и сети должны согласовываться: сумма частей обязана равняться целому.

Intermittent Demand85%

Прерывистый спрос · Временные ряды

Ряды, где большая часть значений — нули: запчасти, редкие товары, аварийные события. Обычные метрики и модели здесь не работают.

Feature-based forecasting85%

Прогноз через признаки · Временные ряды

Ряд превращается в табличную задачу: лаги, скользящие статистики, календарь — и дальше градиентный бустинг.

MAPE85%

Средняя абсолютная процентная ошибка · Метрики

Относительная ошибка в процентах — удобна для сравнения рядов разного масштаба.

SMAPE85%

Симметричная MAPE · Метрики

Вариант MAPE с нормировкой на сумму факта и прогноза — частично лечит асимметрию.

Normal Distribution80%

Нормальное распределение · Теория вероятностей и распределения

Колоколообразное распределение с двумя параметрами. Максимально энтропийное при заданных среднем и дисперсии — поэтому его берут «по умолчанию».

Log-normal Distribution80%

Логнормальное распределение · Теория вероятностей и распределения

Величина, логарифм которой нормален. Возникает там, где эффекты перемножаются, а не складываются.

Power Law80%

Степенное распределение · Теория вероятностей и распределения

Плотность убывает как степень: редкие события встречаются намного чаще, чем предсказывает нормальный закон. Распределения Парето и Ципфа — его классические формы.

Exponential Distribution80%

Экспоненциальное распределение · Теория вероятностей и распределения

Время между пуассоновскими событиями. Единственное непрерывное распределение без памяти.

Binomial & Bernoulli80%

Бернулли и биномиальное · Теория вероятностей и распределения

Один успех или число успехов в серии независимых испытаний — базовая модель конверсии и кликов.

Beta Distribution80%

Бета-распределение · Теория вероятностей и распределения

Распределение вероятности на отрезке [0,1] — естественный априор для конверсии и для многоруких бандитов.

Heavy Tails80%

Тяжёлые хвосты · Теория вероятностей и распределения

Распределения, у которых экстремальные значения не являются пренебрежимо редкими. Именно они ломают привычные оценки и метрики.

Probability Distribution80%

Распределение вероятностей · Математический справочник

Закон, задающий вероятности значений случайной величины.

Probability80%

Теория вероятностей · Основы

Язык неопределённости: распределения, условные вероятности и теорема Байеса описывают, как данные порождаются и как обновлять убеждения.