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,sz)

Описание

пример

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

lambda может быть скаляр, вектор, матрица или многомерный массив.

пример

r = poissrnd(lambda,sz1,...,szN) генерирует массив случайных чисел от распределения Пуассона скалярным параметром уровня lambda, где sz1,...,szN указывает на размер каждой размерности.

пример

r = poissrnd(lambda,sz) генерирует массив случайных чисел от распределения Пуассона скалярным параметром уровня lambda, где векторный sz задает size(r).

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

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

lambda = 10:2:20
lambda = 1×6

    10    12    14    16    18    20

Сгенерируйте случайные числа от распределений 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 скаляр.

Используйте poissrnd функция, чтобы сгенерировать случайные числа от распределения Пуассона со средней скоростью 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

В качестве альтернативы 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 в виде положительного значения или массива положительных значений. Параметр уровня указывает на среднее количество событий в данном временном интервале.

Пример 2

Типы данных: single | double

Размер каждой размерности в виде отдельных аргументов целых чисел. Например, определение 5,3,2 генерирует 5 3 2 массивами случайных чисел от вероятностного распределения Пуассона.

Если lambda массив, затем заданные измерения sz1,...,szN должен совпадать с размерностями lambda.

  • Если вы задаете одно значение sz1, затем r квадратная матрица размера sz1- sz1.

  • Если размером какой-либо размерности является 0 или отрицательный, затем r пустой массив.

  • После второго измерения, poissrnd игнорирует последующие измерения с размером 1. Например, poissrnd(5,3,1,1,1) дает вектор 3 на 1 случайных чисел от распределения Пуассона параметром уровня 5.

Пример: 5,3,2

Типы данных: single | double

Размер каждой размерности в виде вектора-строки из целых чисел. Например, определение [5 3 2] генерирует 5 3 2 массивами случайных чисел от вероятностного распределения Пуассона.

Если lambda массив, затем заданные измерения sz должен совпадать с размерностями lambda.

  • Если вы задаете одно значение [sz1], затем r квадратная матрица размера sz1- sz1.

  • Если размером какой-либо размерности является 0 или отрицательный, затем r пустой массив.

  • После второго измерения, poissrnd игнорирует последующие измерения с размером 1. Например, poissrnd(5,[3,1,1,1]) дает вектор 3 на 1 случайных чисел от распределения Пуассона параметром уровня 5.

Пример: [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 функционально-специализированное к распределению Пуассона. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает родовой функции random, который поддерживает различные вероятностные распределения. Использовать random, 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 poissrnd быстрее, чем родовая функция random.

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

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка