matlabplot拟合_从零开始的matlab学习笔记——（26）⼆项
分布与泊松分布
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上⼀节我们说了说怎么⽤matlab求微分⽅程，这⼀节我们再来聊聊微分⽅程在统计概率⽅⾯的⼀些应⽤
⼆项分布：
⼆项分布这个⼤家在⾼中都学过，我们再来复习⼀下定义（还是的百度百科）：
⼆项分布是重复n次独⽴的伯努利试验。在每次试验中只有两种
互相对⽴，并且相互独⽴
相互独⽴，事件发⽣与
两种可能的结果，⽽且两种结果发⽣与否互相对⽴
不变，则这⼀系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，⼆项分布服从0-1分布。
否的概率在每⼀次独⽴试验中都保持不变
公式:
在matlab中我们有这样⼀个函数binopdf，是针对⼆项分布的相关操作
1、可以求值
求值：
matlab求导binopdf(k,n,p)
三个参数，⼀共进⾏n次，事件发⽣了k次，每次概率为p
⽐如
px=binopdf(45,100,0.5)
答案
2、可以绘制概率密度曲线
概率密度曲线
x=1:1:100;
p=binopdf(x,100,0.5);
plot(x,p);
title('⼆项分布')
效果图：
最值
3、可以求最值
x=1:100;
p=binopdf(x,100,0.5);
[ans,pos]=max(p)%取x=pos时，ans取最⼤
答案：
泊松分布：
泊松分布由⼆项分布演进⽽来，可以粗略的认为是⼆项分布求极限之后的结果
我们先看⼀下定义（⼤概就是这个意思）：
单位时间内，事物平均发⽣m次，每次事件发⽣互相独⽴，且概率相等，求单位时间内发⽣k次的概率分布公式:
推导过程涉及到⼆项分布求极限（百度百科说的还是挺清晰的）
泊松分布_百度百科b aike.baidu
matlab中的poisspdf函数⽀持泊松分布的相关操作：
求值：
1、可以求值
poisspdf(k,m)
两个参数，单位时间内平均发⽣m次，求单位时间内发⽣k次的概率
⽐如
px=poisspdf(3,6) %平均6次，发⽣3次的概率
答案
概率密度曲线
2、可以绘制概率密度曲线
x=0:1:20
p=poisspdf(x,6)%单位时间内平均发⽣6次，求发⽣x次的泊松概率
plot(x,p)
title('泊松分布')
ylabel('$p=frac{5^{x}}{x!}e^{-5}$','Interpreter','latex','FontSize',15)
效果图：
tips:
这⾥补充⼀点内容，有些LaTeX符号在matlab中引⽤需要特别说明，所以为了保险起见，⼤家直接复制这⼀⾏代码，根据⾃⼰需要修改即可：
title（或者其它你想⽤的函数）('$你想写的LaTeX符号$','Interpreter','latex','FontSize'，字号)
例⼦就是上⾯那个程序中的：
ylabel('$p=frac{5^{x}}{x!}e^{-5}$','Interpreter','latex','FontSize',15)
最值
3、可以求最值
x=0:1:20
p=poisspdf(x,6)
[ans,pos]=max(p)%取x=pos时，ans取最⼤
答案：
泊松分布与⼆项分布：
n很⼤⽽p很⼩时，泊松分布可作为⼆项分布的近似，其中λ=np(就是数学期望）。
当⼆项分布的n很⼤⽽p很⼩
通常当
时，就可以⽤泊松公式近似的计算。
这⼀节我们说了说泊松分布与⼆项分布的相关内容，下⼀节的内容暂时还没有想好，如果可以的话我们说说matlab中的gui编程点赞关注收藏啊：）
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