Von der Binomial- zur Poisson-Verteilung
Prof. Dr. Dörte Haftendorn 9.5.08 MuPAD 4 Update vom 13. Juni 08
http:haftendorn.uni-lueneburg.de www.mathematik-verstehen.de
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Definition, die ein Histogamm passend zeichnet .
Für w=1 werden alle Werte ausgegeb, für w=0 nur my und sigma
bipoiHist:=proc(n,my,kmin,kmax,w)
//w=1 alle Werte, w=0 nur my, sigma
local i,bipf,kmi,kma,li;
begin
p:=my/n;
bipf:=stats::binomialPF(n,p):
kmi:=round(kmin): kma:=round(kmax):
i:=kmi:li:=[]:
werte:=[i,bipf(i)] $ i=kmi..kma;
for i from kmi to kma do
li:=li.[[i-0.5,0],[i-0.5,bipf(i)],[i+0.5,bipf(i)],[i+0.5,0]];
end_for;
hist:=plot::Polygon2d(li,LineColor=[1,0,0]);
plot(hist);
if w=1 then
return(matrix(float([werte])));
else return(float(["my",n*p]),
float(["sigma",sqrt(n*p*(1-p))]))
end_if;
end_proc:
bipoiHist(n,my,kmin,kmax,w)
Für w=1 werden alle Werte ausgeben, für w=0 nur my und sigma
bipoiHist(n,3,0,10,1) $ n=5..15
bipoiHist(10^n,3,0,10,1) $ n=1..3
bipoiHist(2000,3,0,10,1)