Exponenta Banner

poissrnd

Случайные числа из 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 из распределения Пуассона, заданного параметром rate lambda.

lambda может быть скалярным, векторным, матричным или многомерным массивом.

пример

r = poissrnd(lambda,sz1,...,szN) генерирует массив случайных чисел из распределения Пуассона с параметром скалярной скорости lambda, где sz1,...,szN указывает размер каждой размерности.

пример

r = poissrnd(lambda,sz) генерирует массив случайных чисел из распределения Пуассона с параметром скалярной скорости lambda, где векторные sz задает size(r).

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

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

lambda = 10:2:20
lambda = 1×6

    10    12    14    16    18    20

Сгенерируйте случайные числа из распределений Пуассона.

r = poissrnd(lambda)
r = 1×6

    14    13    14     9    14    31
Открыть Live Script

Сгенерируйте массив случайных чисел из одного распределения Пуассона. Здесь параметр распределения lambda является скаляром.

Используйте poissrnd функция для генерации случайных чисел из распределения Пуассона со средней скоростью 20. Функция возвращает одно число.

r_scalar = poissrnd(20)
r_scalar = 9

Сгенерируйте массив случайных чисел 2 на 3 из того же распределения путем определения необходимых измерений массива.

r_array = poissrnd(20,2,3)
r_array = 2×3

    13    14    18
    26    16    21

Кроме того, задайте необходимые измерения массива в качестве вектора.

r_array = poissrnd(20,[2 3])
r_array = 2×3

    22    27    22
    25    19    21

Входные параметры

свернуть все

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

Размер каждой размерности, заданный как отдельные аргументы целых чисел. Для примера укажите 5,3,2 генерирует массив случайных чисел 5 на 3 на 2 из распределения вероятностей 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-by- sz1.

  • Если размер любой размерности 0 или отрицательное, затем r - пустой массив.

  • За пределами второго измерения, poissrnd игнорирует последующие измерения с размером 1. Для примера, poissrnd(5,3,1,1,1) производит вектор 3 на 1 случайных чисел из распределения Пуассона с параметром скорости 5.

Пример: 5,3,2

Типы данных: single | double

Размер каждой размерности, заданный как вектор-строка из целых чисел. Для примера укажите [5 3 2] генерирует массив случайных чисел 5 на 3 на 2 из распределения вероятностей 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-by- sz1.

  • Если размер любой размерности 0 или отрицательное, затем r - пустой массив.

  • За пределами второго измерения, poissrnd игнорирует последующие измерения с размером 1. Для примера, poissrnd(5,[3,1,1,1]) производит вектор 3 на 1 случайных чисел из распределения Пуассона с параметром скорости 5.

Пример: [5 3 2]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Случайные числа из распределения Пуассона, возвращенные в виде скалярного значения или массива скалярных значений.

Типы данных: single | double

Альтернативная функциональность

  • poissrnd является функцией, специфичной для распределения Пуассона. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает общую функцию random, который поддерживает различные распределения вероятностей. Использовать random, 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 poissrnd быстрее, чем обобщенная функция random.

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

Расширенные возможности

.

См. также

| | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка