波松分布

本研究探讨了泊松分布参数的点估计和区间估计方法，并证明样本均值是参数λ的有效估计量。此外，本研究利用贝叶斯统计分析方法，在先验分布为共轭分布的情况下，推导出最大后验密度可信区间，即最短可信区间。通过实例分析，将该区间估计方法与经典区间估计方法进行了比较。

这是一个基于泊松融合方程的图像融合 MATLAB 实现，参考论文为：Pérez P, Gangnet M, Blake A. Poisson image editing[M]//ACM SIGGRAPH 2003 Papers. 2003:313-318。 该项目包含两个 MATLAB 脚本：Poisson Fusion 和 Poisson Repair，并提供了一些用于练习的图片，包括原始图像、蒙版、目标图像和结果图像。

利用Matlab进行泊松方程的有限差分计算。

Matlab泊松分布验证代码适用于广义线性模型，支持 '正态'/'伽马'/'inv_gsn'/'泊松'/'二项式' 分布类型，并且兼容 'id'/'log'/'s​​qroot'/'power'/'logit'/'probit'/'recip'/'complog' 等链接函数。该程序基于GLM软件包，修改自Peter Dunn的软件包，无需GLMLAB GUI，输出结果类似于R。此外，软件包还提供额外的拟合度统计量。使用时，需提供X和Y变量结构，每个变量为N x 1列向量，例如：Y.Distance = ... X.Speed = ... X.Time = ... 可选择性地提供权重（结构W）和偏移量（结构O）。对于二项式分布，Y应包含两列变量：响应和样本大小。

此程序可获取辐射图并绘制渐进波天线的电场和功率密度，使用天线的物理长度作为输入数据。

基于泊松分布的最小误差阈值方法是一种用于确定图像中前景与背景之间最佳分离的技术。该方法利用统计学原理，通过计算最小误差来确定最适合的分割阈值，从而实现图像的精确分离。

内容中还包含相关的Matlab程序代码，演示如何绘制数学曲线。

MATLAB环境下进行泊松过程仿真，并展示详细的效果图。适合作为概率论和数学实验的重要项目，已重新上传并调整积分。

MATLAB原始代码：LCSD_SLAM论文补充材料，包含影片示范。原始结果和MATLAB脚本已调整路径和模式运行。支持多种模式：模式1用于绘制与论文数字相匹配的预评估结果；模式2用于处理自定义结果并生成图表；模式3用于处理后的结果绘制。

利用Matlab进行数理统计实验，验证泊松定理，即无穷次贝努力试验结果近似服从泊松分布。