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spss怎样检验泊松分布?
输入数据时次数作为一个变量，数量作为一个变量（这个变量其实没用到），然后选择非参数检验——旧对话框——1样本ks检验，打开面板，把次数选择进框框里，然后勾选下方的泊松，就ok了。
打开SPSS，录入数据或从excel复制，从excel复制的数据需要在varriable view里面改成num，之后查看analysis-nonparamitric tests；找1-sample k-s，就可以检验了，图上有poisson打勾 就可以了。
根据单样本K-S检验显示，你的数据服从Lambda（泊松分布的均值）为118的泊松分布（P=0.772）。注意，与其他大多数统计学检验不同，K-S检验在P值大于（注意是大于而不是小于）0.05时才是我们想要的结果（也就是不拒绝数据服从泊松分布）。
在SPSS中生成泊松分布的随机数，可以通过以下步骤实现：打开SPSS软件，新建一个数据文件或者打开一个已有的数据文件。在菜单栏中选择Transform-ComputeVariable。
看渐进显著性的取值。你的结果是p=0.7705，表示符合泊松分布。
QQ Plot 中，各点近似围绕着直线，说明数据呈近似正态分布。其次，泊松分布的检验。其实检验possion也是用非参数检验Analyze——Nonparametic test——One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test，选择possion选项。要看的标准也一样，主要看sig。用SPSS做的情况来看，这组数据为呈随机分布。
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如何计算泊松分布的概率密度,有没有软件或者EXCEL里的公式?
Excel 里有泊松分布07版以前的是： poisson07版以后的是：POISSON.DIST 下面是Excel内的函数帮助 POISSON.DIST 函数返回泊松分布。泊松分布通常用于预测一段时间内事件发生的次数，比如一分钟内通过收费站的轿车的数量。语法POISSON.DIST（x，mean，cumulative）POISSON.DIST X 必需。事件数。
泊松分布概率密度公式：F=G/n。泊松分布是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布。泊松分布是以18～19世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松命名的，他在1838年时发表。这个分布在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过。
泊松分布公式是什么？泊松分布公式是Var（x）=λ。二项分布的期望E（r）=np，方差Var（r）=npq，而泊松分布的期望和方差均为λ。此时我们需要这两种分布的期望和方差相近似，即np与npq近似相等的情况。
泊松分布的概率密度函数为： P（X=k） = （λ^k * e^（-λ） / k。泊松分布，也就是Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布。其概率函数为：P{X=k}=λ^k/（k！e^λ） k=0，1，2…k代表的是变量的值。
泊松分布，也就是Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布。其概率函数为：P{X=k}=λ^k/（k！e^λ） k=0，1，2…k代表的是变量的值。譬如说X的值可以等于0，1，5，6这么四个值，那么久可以分别求：P{X=0} P{X=1} P{X=5} P{X=6}。
泊松分布的概率密度函数为： P（X=k）=\frac{e^{-\lambda}\lambda^k}{k！} 泊松分布的参数λ是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。
spss生成泊松分布的随机数
可以。首先打开SPSS软件，选择“Transform”菜单下的“RandomNumberGenerators”子菜单。其次在弹出的对话框中，选择“ActiveGenerator”和“ActiveGeneratorInitialization”两部分内容。然后在对话框中，选择需要生成的随机数列和随机数个数。最后点击“OK”按钮，即可生成随机数表。
要在SPSS中生成随机数表，用户可以使用“计算变量”功能结合内置函数来实现。例如，使用“RV.UNIFORM”函数可以生成服从均匀分布的随机数，而“RV.NORMAL”则可以生成正态分布的随机数。用户可以根据需要设置随机数的范围、数量等参数。这些随机数可以用于多种统计分析，如假设检验、回归分析等。
分析--非参数检验--1 sample K-S检验——将normal（正态分布）、possion（泊松分布）、相等分布、指数分布都勾选上，确定，得到的结果中，P值大于0.05的所对应的分布便是该数据的分布类型。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。
在SPSS中，产生一系列随机数方法是调用Transform 菜单下的Compute次级菜单，在其中调用Functions列表中的以RV开头的函数来计算产生。其中VR开头的函数有若干，表示其各自所产生的随机数符合不同的分布，如常态分布，t分布，F分布等。
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