如何在Matlab中利用内置函数和自定义脚本实现泊松分布的随机数生成，并对生成的数据进行统计分析和可视化？请提供完整的代码示例。

在Matlab中实现泊松分布的随机数生成及数据分析，可以通过内置函数poissrnd来完成，该函数可以直接生成服从泊松分布的随机数。为了进行数据分析，我们可以计算这些随机数的均值、方差等统计量，并使用绘图函数展示数据分布情况。下面是一个完整的示例代码：

参考资源链接：[掌握Matlab：60个精选小程序代码解析](https://wenku.csdn.net/doc/2um14zmtgx?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要使用poissrnd函数来生成泊松分布的随机数。例如，如果我们想要生成100个服从泊松分布的随机数，其平均值λ设为5，我们可以这样做：

lambda = 5; % 泊松分布的参数λ
n = 100; % 生成随机数的数量
poisson_random_numbers = poissrnd(lambda, [1, n]); % 生成泊松分布随机数

接下来，我们可以使用Matlab内置的统计函数来分析这些随机数。例如，计算均值和方差：

mean_value = mean(poisson_random_numbers); % 计算均值
variance_value = var(poisson_random_numbers); % 计算方差

最后，为了直观展示这些随机数的分布情况，我们可以使用直方图或条形图：

figure; % 创建一个新的图形窗口
histogram(poisson_random_numbers, 'Normalization', 'pdf'); % 绘制直方图并归一化为概率密度函数
title('泊松分布的直方图');
xlabel('随机数');
ylabel('概率密度');

以上代码展示了如何在Matlab中生成泊松分布随机数，并对这些数进行基本的统计分析和可视化。通过这种方式，学习者可以进一步理解泊松分布的特性，并掌握在Matlab中进行数据分析的基本技巧。对于更高级的学习者，可以尝试结合《掌握Matlab：60个精选小程序代码解析》资源包中提供的相关小程序代码，例如poiss.m和poisson.m，进行更深入的实践和研究，以提升自己在Matlab编程及应用方面的水平。

参考资源链接：[掌握Matlab：60个精选小程序代码解析](https://wenku.csdn.net/doc/2um14zmtgx?spm=1055.2569.3001.10343)