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Matlab泊松分布验证代码-概率分布比较: 使用MATLAB202...

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简介:
本代码利用MATLAB 202X版本实现泊松分布的理论与仿真数据对比,验证泊松分布特性,并与其他常见离散型概率分布进行比较分析。 该项目是B.Tech三年级概率与随机过程课程的一部分,在该课程中我试图验证以下近似值并绘制不同概率分布的概率密度函数或质量函数以进行比较:二项分布趋于正态分布,二项分布趋于泊松分布,以及泊松分布在特定条件下接近于正态分布。此外还包括超几何分布在一定条件下的情况与二项式分布的相似性。 该项目使用MATLAB 2020a完成,并包含以下文件: - `binomial_and_normal.m`:用于验证当试验次数足够大且成功概率较小时,二项分布可以近似为正态分布。 - `binomial_and_poisson.m`:用来展示在n很大而p很小的情况下(np保持常数),二项分布接近泊松分布的特性。 - `poisson_and_normal.m`:验证当λ足够大时,泊松分布可以用正态分布来近似表示。 - `hypergeometric_and_binomial.m`:用于演示超几何分布在样本量相对于总体比例较小时可以被看作是二项式分布。 此外还有三个PDF文件: - `binomial_vs_normal.pdf`:包含验证上述二项与正态之间关系的代码及图像; - `binomial_vs_poisson.pdf`:展示关于二项和泊松分布间近似性的实验结果及其可视化图示。 - `poisson_vs_normal.pdf`:提供有关泊松分布向正态逼近现象的相关数据图表。

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  • Matlab-: 使MATLAB202...
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    本代码利用MATLAB 202X版本实现泊松分布的理论与仿真数据对比,验证泊松分布特性,并与其他常见离散型概率分布进行比较分析。 该项目是B.Tech三年级概率与随机过程课程的一部分,在该课程中我试图验证以下近似值并绘制不同概率分布的概率密度函数或质量函数以进行比较:二项分布趋于正态分布,二项分布趋于泊松分布,以及泊松分布在特定条件下接近于正态分布。此外还包括超几何分布在一定条件下的情况与二项式分布的相似性。 该项目使用MATLAB 2020a完成,并包含以下文件: - `binomial_and_normal.m`:用于验证当试验次数足够大且成功概率较小时,二项分布可以近似为正态分布。 - `binomial_and_poisson.m`:用来展示在n很大而p很小的情况下(np保持常数),二项分布接近泊松分布的特性。 - `poisson_and_normal.m`:验证当λ足够大时,泊松分布可以用正态分布来近似表示。 - `hypergeometric_and_binomial.m`:用于演示超几何分布在样本量相对于总体比例较小时可以被看作是二项式分布。 此外还有三个PDF文件: - `binomial_vs_normal.pdf`:包含验证上述二项与正态之间关系的代码及图像; - `binomial_vs_poisson.pdf`:展示关于二项和泊松分布间近似性的实验结果及其可视化图示。 - `poisson_vs_normal.pdf`:提供有关泊松分布向正态逼近现象的相关数据图表。
  • Matlab的源模拟与
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    本项目通过编写MATLAB代码实现泊松分布的随机数生成,并进行统计分析以验证其正确性。包括参数设定、数据模拟及结果可视化。 本实验使用MATLAB编程软件模拟了泊松过程,并通过Kolmogorov-Smirnov检验来判断数据是否符合泊松分布。
  • 仿真.zip___户基站的_覆盖仿真
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    本研究通过仿真分析探讨了用户在基站中的分布特性,采用泊松分布模型进行建模与分析,旨在优化无线网络覆盖效果。 用户和基站的分布可以用泊松分布来描述,并且可以设定基站的覆盖半径。
  • Python实现
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    本文章详细介绍了如何使用Python编程语言来生成和分析泊松分布的数据。通过实际代码示例,帮助读者理解其统计特性和应用场合,适用于数据分析与概率论学习者。 用Python进行泊松分布的代码分析涉及使用统计库如scipy或numpy来实现。首先需要导入所需的模块,例如`from scipy.stats import poisson`。接下来可以根据给定的λ值创建一个泊松分布对象,并利用该对象计算概率质量函数(PMF)或其他相关统计数据。通过这种方式可以深入理解数据中的稀有事件发生的频率和模式。 重写后的描述仅保留了核心内容关于如何使用Python进行泊松分布分析,没有包含任何链接、联系方式等信息。
  • MATLAB中的PoissonSolve与
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    本文探讨了在MATLAB中使用PoissonSolve函数求解偏微分方程,并介绍了其与统计学中的泊松分布在应用上的区别和联系。 该MATLAB图像融合文件包含三个部分:一个主文件和两个功能函数。
  • 的函数
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    泊松分布在概率论中用于描述单位时间内随机事件发生的次数。本内容介绍了泊松分布的基本概念、公式及其应用场景。 泊松分布是一种常用的离散型概率分布。对于数学期望为m的泊松分布,其分布函数定义如下:P(m, k) = (m^k * e^-m) / k! ,其中k取值范围是0到正无穷大。 给定两个数值m和k(满足条件 0
  • MATLAB-岩体节理模拟
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的泊松分布算法代码,用于进行岩体节理的随机模拟。通过调整参数可以研究不同条件下节理分布的特点和规律。 当然可以。请提供您希望我重写的那段文字的具体内容,我会按照您的要求进行修改。
  • Matlab仿真程序
    优质
    本简介提供了一个基于Matlab的泊松分布仿真程序。该程序能够模拟不同参数下的随机事件发生情况,适用于教学和研究中概率统计问题的探讨。 泊松分布仿真程序用于生成符合泊松分布的随机序列。
  • MATLAB进行的仿真
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    本研究通过MATLAB软件对泊松分布进行了详细的仿真分析,探讨了其在不同参数条件下的统计特性和应用潜力。 基于MATLAB的泊松分布仿真生动地展示了在MATLAB环境下进行仿真的情况。
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    本资源包提供关于使用MATLAB进行概率分布分析的教学内容,涵盖二项分布与正态分布的应用及计算方法。适合学习统计学和数据分析的学生及研究者参考使用。 概率密度或分布的通用函数包括正态分布、二项分布和指数分布等多种类型。