Кумулятивная функция распределения Пуассона
y = poisscdf(x,lambda)x используя параметры скорости в lambda.
x и lambda могут быть скалярами, векторами, матрицами или многомерными массивами одинакового размера. Если скаляром является только один аргумент, poisscdf расширяет его до постоянного массива с теми же размерами, что и у другого аргумента.
Вычислите и постройте график кумулятивной функции распределения Пуассона для указанного диапазона целых значений и средней скорости.
Компьютерное оборудование для изготовления жестких дисков выполняет выборочные тесты отдельных жестких дисков. Политика заключается в завершении производственного процесса, если инспектор обнаруживает на диске более четырех поврежденных секторов. Предположим, что в среднем диск имеет два плохих сектора, найдите вероятность завершения производственного процесса после первой проверки.
1 - poisscdf(4,2)
ans = 0.0527
Вычислите вероятности завершения производственного процесса после первой проверки, если диск имеет в среднем 0, 1, 2,..., 10 плохих секторов.
lambda = 0:10; y = 1 - poisscdf(4,lambda);
Постройте график результатов.
scatter(lambda,y,'Marker',"o") grid on
Вычислите дополнение кумулятивной функции распределения Пуассона с более точными верхними вероятностями хвоста.
Компьютерное оборудование для изготовления жестких дисков выполняет выборочные тесты отдельных жестких дисков. Предположим, что в среднем диск имеет 10 плохих секторов, найдите вероятность того, что диск имеет более 100 плохих секторов.
format long
1 - poisscdf(100,10)ans =
0
Этот результат показывает, что poisscdf(100,10) так близко к 1 (в пределах eps), что вычитание его из 1 дает 0. Чтобы лучше аппроксимировать экстремальные вероятности верхнего хвоста, вычислите дополнение кумулятивной функции распределения Пуассона непосредственно вместо вычисления разности.
poisscdf(100,10,'upper')ans =
5.339405460719755e-64
poisscdf является функцией, специфичной для распределения Пуассона. Toolbox™ статистики и машинного обучения также предлагает универсальную функцию cdf, которая поддерживает различные распределения вероятностей. Использовать cdfукажите имя вероятностного распределения и его параметры. Либо создайте PoissonDistribution объект распределения вероятности и передать объект в качестве входного аргумента. Обратите внимание, что специфичная для распределения функция poisscdf быстрее, чем универсальная функция cdf.
Используйте приложение «Функция распределения вероятности» для создания интерактивного графика кумулятивной функции распределения (cdf) или функции плотности вероятности (pdf) для распределения вероятности.