泊松分布(poisson distribution)

泊松分布

泊松分布是常见到的离散概率分布。

泊松分布的函数为:

P ( X = k ) = λ k k ! e − λ , k = 0 , 1 , 2 … P(X = k)=\frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda}, k=0,1,2\ldots P(X=k)=k!λkeλ,k=0,1,2

对此函数求和:
∑ k = 0 + ∞ λ k k ! e − λ = e − λ ∑ k = 0 + ∞ λ k k ! = 1 \displaystyle \sum^{+\infty}_{k=0}\frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda}=e^{-\lambda}\displaystyle \sum^{+\infty}_{k=0}\frac{\lambda^k}{k!}=1 k=0+k!λkeλ=eλk=0+k!λk=1
满足概率空间为1的条件。

泰勒公式(找出 f ( x ) f(x) f(x) x 0 x_0 x0处的近似函数 g ( x ) g(x) g(x)):
f ( x ) = g ( x ) = g ( x 0 ) + f 1 ( x 0 ) 1 ! ( x − x 0 ) + f 2 ( x 0 ) 2 ! ( x − x 0 ) 2 + ⋯ + f n ( x 0 ) n ! ( x − x 0 ) n + ⋯ f(x)=g(x)=g(x_0)+\frac{f^1(x_0)}{1!}(x-x_0)+\frac{f^2(x_0)}{2!}(x-x_0)^2+\cdots+\frac{f^n(x_0)}{n!}(x-x_0)^n+\cdots f(x)=g(x)=g(x0)+1!f1(x0)(xx0)+2!f2(x0)(xx0)2++n!fn(x0)(xx0)n+

e λ = 1 + λ + λ 2 2 ! + λ 3 3 ! + ⋯ = ∑ k = 0 + ∞ λ k k ! e^{\lambda}=1+\lambda+\frac{\lambda^2}{2!}+\frac{\lambda^3}{3!}+\cdots=\displaystyle \sum^{+\infty}_{k=0}\frac{\lambda^k}{k!} eλ=1+λ+2!λ2+3!λ3+=k=0+k!λk

泊松分布的应用:

具有泊松分布的随机变量在实际应用中是很多的。例如,一本书一页中的印刷错误数、某地区在一天内邮递遗失的信件数、某一医院在一天内的急诊病人数、某一地区一个时间间隔内发生交通事故的次数、在一个时间间隔内某种放射性物质发出的、经过计数器的 α \alpha α粒子数等都服从泊松分布。泊松分布也是概率论中的一种重要分布。

### MATLAB 实现泊松分布函数代码示例 以下是基于提供的引用内容和专业知识编写的 MATLAB 泊松分布函数代码示例: #### 1. 使用 `poissrnd` 生成泊松分布随机数 此部分展示了如何利用 MATLAB 的内置函数 `poissrnd` 来生成符合泊松分布的随机数。 ```matlab % 参数设置 lambda = 5; % 泊松分布的参数 λ (平均发生率) num_samples = 1000; % 随机样本数量 % 生成泊松分布随机数 X = poissrnd(lambda, [1, num_samples]); % 可视化概率质量函数 figure; histogram(X, 'Normalization', 'probability'); title('泊松分布的概率质量函数图'); xlabel('事件发生的次数'); ylabel('概率'); ``` 以上代码实现了泊松分布随机数的生成及其可视化[^1]。 --- #### 2. 计算泊松分布的概率质量函数 (PMF) 如果需要手动计算泊松分布的概率质量函数,可以使用以下方法: ```matlab % 参数设置 lambda = 5; % 平均发生率 k = 0:15; % 发生次数范围 % 手动计算 PMF pmf = (lambda.^k .* exp(-lambda)) ./ factorial(k); % 或者使用 MATLAB 内置函数 poisspdf pmf_builtin = poisspdf(k, lambda); % 对比两种方式的结果 disp('手动计算的 PMF:'); disp(pmf); disp('使用 poisspdf 函数计算的 PMF:'); disp(pmf_builtin); % 绘制 PMF 图形 figure; stem(k, pmf, 'filled'); hold on; stem(k, pmf_builtin, 'r+', 'LineWidth', 1.5); % 红色标记表示内置函数结果 legend('手动计算', '内置函数'); title('泊松分布的概率质量函数'); xlabel('事件发生的次数 k'); ylabel('概率 P(X=k)'); grid on; ``` 这段代码不仅演示了如何手动计算泊松分布的概率质量函数,还验证了与 MATLAB 内置函数的一致性[^3]。 --- #### 3. 卷积两个泊松分布 对于更复杂的场景,比如卷积两个独立的泊松分布,可以通过如下代码实现: ```matlab % 定义两个泊松分布的参数 lambda1 = 3; lambda2 = 5; % 生成两个泊松分布的概率质量函数 k_range = 0:10; p1 = poisspdf(k_range, lambda1); p2 = poisspdf(k_range, lambda2); % 计算卷积后的概率质量函数 conv_pmf = conv(p1, p2); % 调整索引以便绘图 new_k_range = 0:(length(conv_pmf)-1); % 绘制柱状图 figure; subplot(3,1,1); bar(k_range, p1); title('第一个泊松分布 PMF (\lambda_1=3)'); xlabel('k'); ylabel('P(X=k)'); subplot(3,1,2); bar(k_range, p2); title('第二个泊松分布 PMF (\lambda_2=5)'); xlabel('k'); ylabel('P(X=k)'); subplot(3,1,3); bar(new_k_range, conv_pmf); title('卷积后的 PMF (\lambda=\lambda_1+\lambda_2)'); xlabel('k'); ylabel('P(X=k)'); ``` 这里通过 `conv` 函数完成了两个泊松分布的卷积操作,并展示其图形效果[^2]。 --- #### 4. 测试数据是否服从泊松分布 为了检验一组数据是否符合泊松分布,可采用核密度估计法或其他统计测试工具: ```matlab % 假设已知的数据集 data data = poissrnd(5, [1, 1000]); % 示例数据 % 进行核密度估计 [f, xi] = ksdensity(data); % 绘制核密度曲线 figure; plot(xi, f); title('泊松分布数据的核密度估计'); xlabel('xi'); ylabel('f'); % 添加理论泊松分布作为对比 lambda_estimated = mean(data); % 数据的均值近似为 λ k_theory = min(data):max(data); pmf_theory = poisspdf(k_theory, lambda_estimated); hold on; stairs(k_theory, pmf_theory, 'r--', 'LineWidth', 1.5); legend('实际数据 KDE', '理论泊松分布 PMF'); grid on; ``` 上述代码结合了实验数据的实际表现与其对应的理论模型进行比较[^5]。 --- ### 总结 以上代码涵盖了从基本到高级的应用场景,包括生成泊松分布随机数、计算概率质量函数、卷积多个泊松分布以及对数据进行拟合度检测等内容。每一段代码都经过精心设计以满足不同需求。
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