Функция плотности вероятности Пуассона
y = poisspdf(x,lambda)x использование параметров уровня в lambda.
x и lambda могут быть скаляры, векторы, матрицы или многомерные массивы, что у всех есть тот же размер. Если только один аргумент является скаляром, poisspdf расширяет его до постоянного массива с теми же размерностями в качестве другого аргумента.
Вычислите и постройте функцию плотности вероятности Пуассона для заданной области целочисленных значений и средней скорости.
В компьютерном производственном процессе жесткого диска дефекты происходят случайным образом. При предположении, что в среднем жесткий диск на 4 Гбайт имеет два дефекта, вычислите вероятность, что диск не имеет никаких дефектов.
poisspdf(0,2)
ans = 0.1353
Вычислите значения функции плотности вероятности Пуассона в каждом значении от 0 до 10. Эти значения соответствуют вероятностям, что диск имеет 0, 1, 2..., 10 дефектов.
flaws = 0:10; y = poisspdf(flaws,2);
Постройте получившиеся значения вероятности.
scatter(flaws,y,'Marker',"o") grid on
poisspdf функционально-специализированное к распределению Пуассона. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает родовой функции pdf, который поддерживает различные вероятностные распределения. Использовать pdf, задайте имя вероятностного распределения и его параметры. В качестве альтернативы создайте PoissonDistribution объект вероятностного распределения и передача объект как входной параметр. Обратите внимание на то, что специфичный для распределения функциональный poisspdf быстрее, чем родовая функция pdf.
Используйте приложение Probability Distribution Function, чтобы создать интерактивный график кумулятивной функции распределения (cdf) или функции плотности вероятности (PDF) для вероятностного распределения.
