如何证明一组数据服从泊松分布
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/05 09:30:25
可以先做直方图,看大概形状,运行analyze-descripivestatistics-explore就行,可以做直方图和正态性检验,如果不是正态的话可以用analyze-nonparametric
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
要用到微积分吗?具体公式给下回答:=Σ(3^I*e^(-3)I/I!)(3^(K-I)*e^(-3)I/(K-I)!)=Σ(3^I*3^(K-I)e^(-3)*e^(-3)/I!*(K-I)!)=Σ[
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
用非参数检验,可检验4中分布
提示:二项分布的密度函数当N趋向无穷时等于泊松分布的密度函数.当中有些假设,一般概率论的书上有.我在网上找到下面一个文章,给你参考.
1488461499121291176710121411121311911181081110510681381298151210106139714876628111081581197759101078
正态分布平均值1035.2,置信区间(1033.2,1037.3)方差595.5501,置信区间(594.6990,597.6117)用MATLAB画出分布直方图,估计为正态分布;求法:设上述数据为向
检验分布上选择蒲松再问:截尾值是什么? 在数据输入栏 怎么输入数据?再答:那是我随便的数据,你别管啊,你加权下次数,然后把汽车数量拉进去
概率统计直方图hist(data)统计data中各数据出现个数例子hist([22334555556788])具体请看hist帮助
说多了都是虚幻,祈祷能坚持下去吧,因为坚持才是世界上最痛苦的事情.\x0d来点实际的吧:\x0dMatLab实现数据分布检验的程序\x0dfunctionf=p_judge(A,alpha)\x0d%
打开Minitab之后,点击Stat>BasicStatistics>NormalityTest,数据分析之后若Pvalue(P值)>0.05,说明此组数据服从正态分布,可以验证一下,希望对你有所帮助
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
数据分布特征的描述:1、数据分布集中趋势2、数据分布离散程度3、数据分布偏态与峰度具体参考:
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
π(a)π(b)π(a)π(b)为柏松分布则P{X=k}=(a^k)e^(-a)/k!P{Y=m}=(b^m)e^(-b)/m!k,m=0,1,2.因为X,Y相互独立则他们的联合分布P{X=k,Y=m
Eξ=1/p,Dξ=(1-p)/p^2Dξ=E(ξ^2)-(Eξ)^2E(ξ^2)=p+2^2*qp+3^2*q^2*p+……+k^2*q^(k-1)*p+……=p(1+2^2*q+3^2*q^2+…
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
摆动分布再问:我只能说太牛逼了!!!!!