matlab中产生服从泊松分布的点

你是不是那个变量的格式不对呀,去左下角点那个变量视图,把那个变量的类型改成数值才可以的,可能是你excel复制过来的时候出错了.还有后面的度量标准要弄成度量S（就是有尺子的那个）

这个用泊松分布可加性来做,很简单X,Y相互独立且分别服从p(λ1),p(λ2)那么Z=X+Yp(λ1+λ2)参考资料里有他的证明

andn(平均值,方差)调用上面函数就搞定了再问：谢谢你的回答，但是我不太明白的是，如何调用那个函数呢？再答：在MATLAB中调用函数直接在一行输入就可以的.用公式求出平均值、方差，然后写进下面的式子

matlab中有函数mle(最大似然估计)可以估计常用分布的参数下面是一段测试程序,用geornd生成服从几何分布的一组数据p=0.01;x=geornd(p,[1100]);[PEstimate,P

生成服从标准正态分布（均值为0,方差为1）的随机数.基本语法和rand()类似.randn(5,1)%生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式randn(5)%生成5行5列的随机数矩阵randn([

直接使用poissrnd就好了poissrnd(7,100,1);第一个参数是分布参数,第二,三个参数是生成矩阵大小!你也可以使用命令：poissinv(rand(100,1),7);要明白这个的深入

设X服从泊松分布,参数为λ,那么EX=λ,DX=λ,所以E[X(X-1)]=E(X^2)-EX=DX+(EX)^2-EX=λ＋λ^2－λ=λ^2.也可以直接根据定义E[X(X-1)]=sum(n(n-

1488461499121291176710121411121311911181081110510681381298151210106139714876628111081581197759101078

matlab用randn生成(-inf,inf)区间内的标准高斯分布(μ=0,σ=1)的随机数,而且,一般来说,这样生成的随机数不会超出区间[-3,3],因为随机数在区间[-3,3]的概率为99.8%

首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ）·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ）·λ^（∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取

可以证明,并且这些柏松分布各自的参数还不一样.设X1服从参数为λ1的柏松分布,设X2服从参数为λ2的柏松分布.则对于任意非负整数k,有P(X1=k)=e^(-λ1)*λ1^k/k!P(X2=k)=e^

y=poissrnd(lambda,m,n);%生成参数为lambda的m行n列的服从泼松分布的随机数max_value=max(y(:))%求得最大值

% 密度函数Y = poisspdf(X,LAMBDA) returns the Poisson probability 

是不是q-function?

举个例子：lambda=2;r=poissrnd(lambda,10000,1);mean(r)%均值var(r)%方差y=poisspdf(r,lambda);%概率密度...功率谱应该可以用psd

泊松分布P(X=k)=e^(-λ)*λ^k/k!期望和方差均为λEX=λ=5所以P(X=k)=e^(-5)*5^k/k

大空间、小概率再问：能具体点吗？再答：举个例子来说吧，一个城市有一个汽车站，假设这个城市的人口是N，每个人去汽车站的概率是相同的，均为p，显然N很大而p很小，N和p的乘积就是λ。那么，汽车站台的候客人

andn(1,100)ezplot(@(x)normpdf(x,.5,1),[01])%orx=-0.5:0.1:0.5;y=randn(100,1);hist(y,x)

π(λ)P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i}=∑(i=0,...k)[λ

s=randn(1,n),n为随机白噪声序列的长度rand(M,N)：产生(0,1)均匀分布的M*N随机数矩阵如果要产生指定方差和均值的随机数设某个随机变量x均值为mu,方差为var^2,若要产生同样