负指数分布公式例题（指数分布的期望和方差等于）

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我有一组数据做负指数分布检验，P-P图与斜线差距大，而非参数K-S检验却又符合，这是怎么回事？

虽然你的数据点在P-P图上与对角线存在一定的差距，但由于K-S检验不能否定你的数据服从指数分布，那就可以推断数据服从指数分布，这一点是没有问题的。你的数据点在P-P去势图（残差图）上表现出了明显的规律性，这表明指数分布并不是拟合你的数据最佳模型。不过，去势图（残差图）上最大的偏差为0.1，虽然大了一些，但根据K-S检验的结果，这个差距还是可以接受的。此外，一组数据并不一定只能服从一个分布模型，同时服从几个模型的分布并不少见。因此，虽然指数分布并不是拟合你的数据的最佳模型，但综合考虑K-S检验的结果，仍然可以使用指数模型解释你的数据，结果偏差不会太大。

如何在matlab中生成负指数分布和均匀分布的随机数

binornd 二项分布的随机数生成器
chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
exprnd 指数分布的随机数生成器
frnd f分布的随机数生成器
gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
geornd 几何分布的随机数生成器
hygernd 超几何分布的随机数生成器
lognrnd 对数正态分布的随机数生成器
nbinrnd 负二项分布的随机数生成器
ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器
nctrnd 非中心t分布的随机数生成器
ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
poissrnd 泊松分布的随机数生成器
raylrnd 瑞利分布的随机数生成器
trnd 学生氏t分布的随机数生成器

负指数有什么规律

“x 的负n次方”就是“x的n次方分之一”

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