matlab泊松分布

Matlab中的泊松分布可以使用`poissrnd`函数生成随机样本，或使用`poisspdf`和`poisscdf`函数计算概率密度和累积分布函数。下面是一些示例代码：

1. 生成泊松分布的随机样本：

lambda = 2;  % 泊松分布的参数lambda
sampleSize = 100;  % 生成的样本数量
samples = poissrnd(lambda, sampleSize, 1);

2. 计算泊松分布的概率密度函数值：

x = 0:10;  % 自变量取值范围
lambda = 2;  % 泊松分布的参数lambda
pdfValues = poisspdf(x, lambda);

3. 计算泊松分布的累积分布函数值：

x = 0:10;  % 自变量取值范围
lambda = 2;  % 泊松分布的参数lambda
cdfValues = poisscdf(x, lambda);

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Matlab泊松分布

Matlab中的泊松分布可以使用`poisspdf`和`poisscdf`函数进行计算和作图。`poisspdf`函数用于计算泊松分布的概率密度函数，`poisscdf`函数用于计算泊松分布的分布函数。例如，要计算参数为25的泊松分布在x=1到100的概率密度函数和分布函数，可以使用以下代码：

x = 1:100;
lambda = 25;
pdf = poisspdf(x, lambda);
cdf = poisscdf(x, lambda);

% 绘制概率密度函数
figure;
stem(x, pdf);
title('泊松分布概率密度函数');
xlabel('x');
ylabel('概率密度');

% 绘制分布函数
figure;
plot(x, cdf);
title('泊松分布分布函数');
xlabel('x');
ylabel('累积概率');

这段代码会生成两个图像，一个是泊松分布的概率密度函数图像，另一个是泊松分布的分布函数图像。你可以根据需要修改参数lambda和x的取值范围来适应你的需求。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab泊松分布曲线](https://blog.csdn.net/weixin_33746247/article/details/115846605)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

matlab 泊松分布

在 MATLAB 中，可以使用 `poisspdf` 函数计算泊松分布的概率密度函数（PDF），使用 `poisscdf` 函数计算泊松分布的累积分布函数（CDF），以及使用 `poissinv` 函数计算泊松分布的反函数。这些函数的语法如下：

- `poisspdf(x, lambda)`：计算泊松分布的概率密度函数，其中 `x` 是输入的值，`lambda` 是泊松分布的参数。
- `poisscdf(x, lambda)`：计算泊松分布的累积分布函数，返回小于等于 `x` 的概率值。
- `poissinv(p, lambda)`：计算泊松分布的反函数，返回累积分布函数值等于 `p` 的对应随机变量值。

你可以根据具体的问题选择适合的函数来计算泊松分布相关的值。