将泊松分布拟合为数据

我绘制了一个直方图，并希望将泊松分布拟合到直方图中。为此，我已将x和y直方图坐标向量传递给poissfit()函数来估计lambda。将泊松分布拟合为数据

例如，这里是我做了什么：

expecteddata = cat(2,x,y) 
[l,lci] = poissfit(expecteddata)

我的输出看起来像这样：

l = 

    44.3766 0.0130 


lci = 

    42.8887 0.0003 
    45.8645 0.0724

我假设的拉姆达我密谋兴趣会是0.013（我认为我的lambda非常小，因为我的直方图是频率直方图）。我用绘制泊松PDF：

x = 0:50 
y = poisspdf(x,0.013); 
plot(x,y,'r')

而且我得到的叠加导致剧情：

不过，我认为这个拟合分布看起来有点古怪。它似乎并不像“泊松”一样。有谁知道我是否做错了什么？

我认为你的x范围太大（即数据步长太大，所以你没有看到分布的细节），0:50而你的lambda在0.013，也许尝试像0：0.01 ：10，看看结果是否更好。 – GameOfThrows

@GameOfThrows而不是使用'x = 0：50'，我实际上使用了我的直方图中的x值。 – interstellar

是的，我认为分辨率太低（如果你知道我的意思），你的分配看起来是正确的，你真的想要更高的分辨率，比如0：0.01：10。 – GameOfThrows

“我绘制了一个直方图，并想将泊松分布拟合到直方图上。”

我的理解是你需要将泊松分布拟合到现有的测量数据直方图上。我相信你可以使用fitdist()函数。

例如，如果您的数据是x。

[n,bin]=hist(x,100); 
m=n/trapz(bin,n); 
bar(bin,m,'w'); 
hold on 
pd=fitdist(x,'poisson'); 
y=pdf(pd,bin); 
plot(bin,y,'k'); 
hold off;

会给你一个适合它的泊松分布曲线的直方图。

2016-07-07 15:50:14

当我尝试这种方法时，我得到一个红线在0 ... – interstellar

Ohhhhh。我看到我的问题。当我计算频率之前应该使用数据时，我正在使用'fitdist'中x的频率。 – interstellar

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