matlab泊松分布求概率
时间: 2023-07-13 08:14:35 浏览: 225
在MATLAB中,可以使用`poisspdf(x,lambda)`函数来计算泊松分布的概率密度函数值,其中x为随机变量的取值,lambda为泊松分布的参数。
如果要计算泊松分布随机变量X取值为k的概率,可以使用`poisspdf(k,lambda)`。
例如,如果泊松分布的参数为lambda=2,要计算X取值为3的概率,可以使用如下代码:
```
lambda = 2;
k = 3;
p = poisspdf(k, lambda);
disp(p);
```
输出结果为:
```
0.1804
```
表示X取值为3的概率约为0.1804。
相关问题
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。
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:
```matlab
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:
```matlab
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:
```matlab
x = 0:10; % 自变量取值范围
lambda = 2; % 泊松分布的参数lambda
cdfValues = poisscdf(x, lambda);
```
希望能帮到你!如果有任何其他问题,请随时提问。
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