Совокупная функция распределения Пуассона
y = poisscdf(x,lambda)x использование параметров скорости в lambda.
x и lambda могут быть скалярами, векторами, матрицами или многомерными массивами, все они имеют одинаковый размер. Если только один аргумент является скаляром, poisscdf расширяет его до постоянного массива с такими же размерностями, как и другой аргумент.
Вычислите и постройте график функции кумулятивного распределения Пуассона для заданной области целочисленных значений и средней скорости.
Средство производства компьютерных жестких дисков выполняет случайные тесты отдельных жестких дисков. Политика состоит в том, чтобы закрыть производственный процесс, если инспектор обнаруживает более четырех плохих секторов на диске. Принимая, что в среднем диск имеет два плохих сектора, найдите вероятность завершения работы производственного процесса после первой проверки.
1 - poisscdf(4,2)
ans = 0.0527
Вычислите вероятности завершения работы производственного процесса после первой проверки, если в среднем диск имеет 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.
Средство производства компьютерных жестких дисков выполняет случайные тесты отдельных жестких дисков. Принимая, 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 крайние верхние вероятности хвоста, вычислите дополнение функции кумулятивного распределения Пуассона непосредственно вместо вычисления различия.
poisscdf(100,10,'upper')ans =
5.339405460719755e-64
poisscdf является функцией, специфичной для распределения Пуассона. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает общую функцию cdf, который поддерживает различные распределения вероятностей. Использовать cdf, задайте имя распределения вероятностей и его параметры. Кроме того, создайте PoissonDistribution объект распределения вероятностей и передать объект как входной параметр. Обратите внимание, что специфичная для распределения функция poisscdf быстрее, чем обобщенная функция cdf.
Используйте приложение Probability Distribution Function, чтобы создать интерактивный график совокупной функции распределения (cdf) или функции плотности вероятностей (pdf) для распределения вероятностей.