matlab泊松分布的函数

在MATLAB中，泊松分布的函数为`poisspdf(x,lambda)`，其中x为随机变量的取值，lambda为泊松分布的参数。该函数返回x处泊松分布的概率密度值。

例如，计算泊松分布参数为3，随机变量取值为2的概率密度值，可以使用以下代码：

lambda = 3;
x = 2;
pdf = poisspdf(x,lambda);

得到的结果为：

pdf = 0.2240

相关问题

matlab泊松分布反函数

在MATLAB中，泊松分布是一种离散概率分布，通常用来描述在一定时间或空间内发生随机事件的数量。它的概率质量函数（PMF）为：

\[ P(X = k) = \frac{e^{-\lambda} \cdot \lambda^k}{k!} \]

其中 \( X \) 表示观察到的随机事件数量，\( \lambda \) 是参数，代表每单位时间或空间内的平均事件数。

泊松分布的反函数，也称为累积分布函数的逆，是指对于给定的概率 \( p \)，找到对应的随机变量 \( k \) 使得 \( P(X \leq k) = p \)。在MATLAB中，可以使用`poissinv`函数来计算这个值，其语法是：

k = poissinv(p, lambda)

- `p`: 你想要的概率，范围通常是0到1。
- `lambda`: 泊松分布的参数。

如果你想知道如何在MATLAB中使用这个函数，或者想了解一些具体的示例，请告诉我，我会提供更详细的解释和代码示例。同时，你可能对以下问题感兴趣：

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。