泊松分布特性分析工具：偏度、峰态及其超额MATLAB实现

资源摘要信息:"泊松分布是统计学和概率论中常用的一种离散概率分布，它主要描述了在固定时间间隔或空间内随机事件发生的次数的概率。泊松分布的参数λ（lambda）表示单位时间（或单位面积）内事件发生的平均次数。该分布广泛应用于许多领域，如质量控制、保险数学、自然科学和工程学等领域。 在实际应用中，对泊松分布的统计特性进行量化分析是十分重要的，其中偏度和峰态是描述数据分布形状的两个重要统计指标。偏度（Skewness）描述的是分布的对称性，而峰态（Kurtosis）则是度量分布尾部的厚度，即数据集中或者分散的程度。峰态超额（Excess kurtosis）是指实际峰态与正态分布峰态之差，正态分布的峰态是3，因此峰态超额是指实际峰态减去3的值。 该文件中提供的 MATLAB 函数名为poisskekur，用于计算具有泊松参数 P 的泊松分布的偏度、峰态和峰态超额。函数的输入参数为lambda（λ），它是泊松分布的平均发生率。函数返回值为三个统计指标：s（偏度）、k（峰态）和e（峰态超额）。 在MATLAB环境下，该函数的实现可以方便地用于各种与泊松分布相关的数据分析任务。用户只需要输入泊松分布的平均发生率lambda，便可以得到偏度、峰态和峰态超额这三个统计指标，进而可以对泊松分布的形状和尾部特性进行深入分析。 在编写和使用该函数时，开发者需要注意的是，MATLAB中通常使用内置函数计算统计量，但在本例中，poisskekur函数是自定义的，需要用户根据泊松分布的理论公式自行实现计算逻辑。用户需要具备一定的MATLAB编程能力以及对泊松分布统计特性的理论知识，才能准确理解和运用这个函数。 理解了以上知识点后，如果用户需要使用该函数进行泊松分布分析，可以直接调用poisskekur函数，并传入相应的lambda值。在得到偏度、峰态和峰态超额之后，可以结合实际情况，对泊松分布进行描述、分析或模型拟合等工作，以解决具体的工程、科研或教学问题。 最后，文件的名称列表中出现了poisskekur.zip，这表明该函数的代码文件已经被压缩成zip格式的压缩包。用户在下载和使用时，应先解压该文件包，然后将解压后的poisskekur.m文件放置在MATLAB的搜索路径中，或者放在当前工作目录下，之后就可以在MATLAB环境中通过调用该函数名来使用它了。"