poisscdf

Совокупная функция распределения Пуассона

Описание

пример

y = poisscdf(x,lambda) вычисляет совокупную функцию распределения Пуассона при каждом из значений в 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.

пример

y = poisscdf(x,lambda,'upper') возвращает дополнение кумулятивной функции распределения Пуассона при каждом значении в x, используя алгоритм, который вычисляет крайние верхние вероятности хвоста более точно.

Примеры

свернуть все

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

Figure contains an axes. The axes contains an object of type scatter.

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

Входные параметры

свернуть все

Значения, при которых можно вычислить Pooisson cdf, заданные как скалярное значение или массив скалярных значений.

Пример: [0,1,3,4]

Типы данных: single | double

Скоростные параметры, заданные как положительное значение или массив положительных значений. Параметр rate указывает среднее количество событий за заданный временной интервал.

Пример: 2

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Значения Пуассона cdf, возвращенные как скалярное значение или массив скалярных значений. Каждый элемент в y - значение Pooisson cdf распределения, рассчитанное соответствующим элементом в x.

Подробнее о

свернуть все

Кумулятивная функция распределения Пуассона

Функция кумулятивного распределения Пуассона позволяет вам получить вероятность возникновения события в течение заданного временного или пространственного интервала, меньшего или равного x раз, если в среднем событие происходит λ раз в пределах этого интервала.

Функция кумулятивного распределения Пуассона для заданных значений x и λ является

p=F(x|λ)=eλi=0floor(x)λii!.

Альтернативная функциональность

  • 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.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

.
Представлено до R2006a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте