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用mAtlAB验证是否为泊松分布时程序如下: 为什么会...

直接粘贴你的代码到m文件中运行也是这个样子 研究一下你的代码做了以下改正: 把A=[2,2,3,4,5,6,1,2,66,7,35,23,5,36,7,1,2,3,1,3,11,14,51,2,78,8,7,26,23,11];这个单独放在命令行运行 将p_judge函数封装起来,并且保存为命名为p_judge.m的文件...

你自己写的程序不要保存成poissfit.m,那样和统计工具箱的函数重名了。 请把文件改名,注意不要在编辑器中用“Save as”,那样的话旧文件还在。

一般而言,可以先对数据按等间距分组,统计每一组区间中数据的个数(实际次数),这样就组成了分布,再以普松分布计算每一组区间出现的理论(用poisspdf 计算)次数,最后计算实际次数与理论次数的卡方值,后者服从卡方分布(chi2pdf),可以此进...

先将x进行转置,再执行后面的操作

请你提供数据,这样可以用matlab来验证数据是否符合泊松分布。

看看这个程序怎么处理:function x=poisondist(x0,lamda,n)format long;x=zeros(n,1);for i=1;n; b=1; tol=1; k=0; while tol==1 r=mixmod(x0,10,1); b=b*r(10); if b

判断一组数据是否服从泊松分布,可以用拟合优度检验(K-S检验)来判断。 X=[。。。。。。]; %样本 alpha=0.05; %置信度5% lambda=9.193; p3 = poisscdf(X,lambda); [H3, s3] = kstest(X, [X, p3], alpha); if H3 == 0 disp('该数据源服从泊松...

用MATLAB画泊松分布的图像方法如下: 用qqplot函数来画图。 例如: x = poissrnd(10,50,1); y = poissrnd(5,100,1); qqplot(x,y); 泊松分布适合于描述单位时间(或空间)内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换...

random('Poisson',Lambda) random('Poisson',Lambda,m,n) 泊松分布的参数为Lambda,如果只产生一个随机数就是第一句的样子 第二行的语句表示会产生m×n个随机数,且这些随机数组成了m行n列的矩阵 matlab的help中给出的例子:random('poisson',1:6...

泊松分布的pdf: matlab里函数原型:Y = poisspdf(X,LAMBDA); 就是计算参数为lambda时,泊松分布在X的值 意义:已经观察到事物平均发生lambda次的条件下,实际发生X次的概率

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