本文介绍了如何在Matlab中进行泊松过程的检验和估计，包括事件独立性和均匀性的统计检验方法，以及强度参数和事件发生率的估计。通过示例代码展示了如何使用Matlab的统计工具箱和自定义代码执行卡方检验、Kolmogorov-Smirnov检验以及极大似然估计和最小二乘法。
检验和估计泊松过程 Matlab
泊松过程是一种重要的随机过程，常用于模拟和分析事件发生的概率分布。在Matlab中，我们可以使用统计工具箱和一些自定义代码来进行泊松过程的检验和估计。本文将介绍如何使用Matlab进行泊松过程的检验和估计，并提供相应的源代码。
- 泊松过程的检验
泊松过程的检验主要包括两个方面：事件的独立性和事件的均匀性。我们可以使用一些统计检验方法来验证这些性质。
首先，我们需要生成一个泊松过程的样本数据。在Matlab中，可以使用poissrnd函数生成泊松分布的随机数。以下是生成泊松过程样本数据的示例代码：
lambda = 5; % 泊松过程的强度参数
T = 10; % 观测时间
N = 
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