Exponenta Banner
exponenta event banner

poissrnd

Случайные числа от распределения Пуассона

свернуть все на странице

Синтаксис

r = poissrnd(lambda)
r = poissrnd(lambda,sz1,...,szN)
r = poissrnd(lambda,[sz1,...,szN])

Описание

пример

r = poissrnd(lambda) генерирует случайные числа от распределения Пуассона, заданного параметром уровня lambda.

lambda может быть скаляром, вектором, матрицей или многомерным массивом.

пример

r = poissrnd(lambda,sz1,...,szN)или r = poissrnd(lambda,[sz1,...,szN]) генерирует sz1 -by-szN массивом, содержащим случайные числа от распределения Пуассона со скалярным параметром уровня lambda.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте массив случайных чисел от дистрибутивов Пуассона. Задайте среднюю скорость для каждого распределения.

lambda = 10:2:20
lambda = 1×6

    10    12    14    16    18    20

Сгенерируйте случайные числа от дистрибутивов Пуассона.

r = poissrnd(lambda)
r = 1×6

    14    13    14     9    14    31
Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте массив случайных чисел от одного распределения Пуассона. Здесь, параметр распределения lambda является скаляром.

Используйте функцию poissrnd, чтобы сгенерировать случайные числа от распределения Пуассона со средним уровнем 20. Функция возвращает один номер.

r_scalar = poissrnd(20)
r_scalar = 9

Сгенерируйте массив 2х3 случайных чисел от того же распределения путем определения размерностей нужного массива.

r_array = poissrnd(20,2,3)
r_array = 2×3

    13    14    18
    26    16    21

Также задайте размерности нужного массива как вектор.

r_array = poissrnd(20,[2 3])
r_array = 2×3

    22    27    22
    25    19    21

Входные параметры

свернуть все

Параметры уровня, заданные как положительное значение или массив положительных значений. Параметр уровня указывает на среднее количество событий в данном временном интервале.

Пример 2

Типы данных: single | double

Размер каждой размерности, заданной как целые числа или вектор - строка из целых чисел. Например, определение 5,3,2 или [5,3,2] генерирует 5 3 2 массивами случайных чисел от распределения вероятностей Пуассона.

Если lambda является массивом, то заданные измерения sz1,...,szN должны совпадать с размерностями lambda.

  • Если вы задаете одно значение sz1, то r является квадратной матрицей размера sz1.

  • Если размером какой-либо размерности является 0 или отрицательный, то r является пустым массивом.

  • После второго измерения poissrnd игнорирует последующие измерения с размером 1. Например, poissrnd (3,1,1,1) производит вектор 3 на 1 случайных чисел.

Пример: 5,3,2 или [5,3,2]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Случайные числа от распределения Пуассона, возвращенного как скалярное значение или массив скалярных значений.

Типы данных: single | double

Альтернативная функциональность

  • poissrnd является функционально-специализированным к распределению Пуассона. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает родовой функции random, который поддерживает различные распределения вероятностей. Чтобы использовать random, задайте имя распределения вероятностей и его параметры. Также создайте распределение вероятностей PoissonDistribution, возражают и передают объект как входной параметр. Обратите внимание на то, что специфичный для распределения функциональный poissrnd быстрее, чем родовая функция random.

  • Чтобы сгенерировать случайные числа в интерактивном режиме, используйте randtool, пользовательский интерфейс генерации случайных чисел.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка