TA的每日心情 | 衰 2025-7-28 23:17 |
---|
签到天数: 1935 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 数值分析 于 2019-2-4 15:05 编辑 : v5 F6 h- z/ e! I6 b
, W- y1 W2 V6 A/ w# i* ]
你应该不用拟合分布函数吧?你只想知道峰值的位置,然后你又知道(或者说你假设)是泊松分布,所以峰值的位置一定是 x=lambda,(这里lambda不一定是整数),那么剩下的就是从样本里推断lambda了,这是个典型的估计啊. 对于泊松分布,lambda正好是期望,所以一般来用样本均值估计期望。
2 B4 U, B6 J7 |( s# G你给每一个板子从最左边顺序编个号,i=0,1,2,3。。。,然后设每块板子i的对应温度样本值xi,,然后计算sum(i*xi)/n [即累加所有的(板号乘以对应温度)然后除以板数】 (因为你的分布曲线可能和泊松分布差一个常数,所以最后结果得scale一下)不就可以了么?当然,这得假设你的histogram真的得长得像泊松分布分布。
7 U. F9 z, C7 b/ x6 N; q- @; t |
|