如何证明一组数据服从泊松分布

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！！！！！