matlab泊松分布求概率

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。

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MATLAB泊松分布

MATLAB中的泊松分布是一种概率分布，用于描述在固定时间内事件发生的次数。可以使用`poissrnd(lambda)`函数生成服从参数为λ的泊松分布的随机数，其中λ可以是标量、向量、矩阵或多维数组。另外，可以使用`poissfit(data)`函数基于给定的数据data返回泊松分布参数λ的最大似然估计值。

通过比较生成的随机数与泊松分布的概率分布曲线，可以验证生成的随机数是否符合泊松分布。

请问还有什么其他问题吗？

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);

希望能帮到你！如果有任何其他问题，请随时提问。