用MATLAB仿真，检验和估计泊松过程。

资 源 简 介

用MATLAB仿真，检验和估计泊松过程。

详 情 说 明

泊松过程作为计数过程的经典模型，在通信、排队论等领域应用广泛。在MATLAB环境中进行泊松过程的仿真与验证，主要涉及三个核心技术环节：

首先需要构建泊松过程仿真器。通过指数分布随机数生成实现事件间隔的模拟，利用累积时间序列构建计数过程。需要注意时间离散化程度对仿真精度的影响，过大的步长会导致事件丢失。

参数估计环节通常采用最大似然法。根据观测到的事件发生次数和观测时长，计算事件率λ的估计值。在仿真中可通过调整输入λ与估计值的偏差来验证估计方法的有效性。

假设检验推荐使用K-S检验或卡方检验。通过对比仿真数据与理论分布的拟合优度，判断过程是否满足泊松性。特别要注意检验统计量的计算和临界值的选取，这是判断仿真正确性的关键步骤。

在实现过程中，随机数种子的设置会影响仿真结果的复现性，建议固定种子以便调试。同时可视化工具如阶梯图能直观展示计数过程特征，直方图则有助于观察事件间隔的指数分布特性。