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poisscdf

Función de distribución acumulativa de Poisson

Descripción

ejemplo

y = poisscdf(x,lambda) calcula la función de distribución acumulativa de Poisson en cada uno de los valores de x usando los parámetros de tasa de lambda.

x y lambda pueden ser escalares, vectores, matrices o arreglos multidimensionales con el mismo tamaño. Si solo uno de los argumentos es un escalar, poisscdf lo expande a un arreglo constante con las mismas dimensiones que el otro argumento.

ejemplo

y = poisscdf(x,lambda,'upper') devuelve el complemento de la función de distribución acumulativa de Poisson de cada valor de x usando un algoritmo que calcula las probabilidades extremas de la cola superior con mayor precisión.

Ejemplos

contraer todo

Calcule y represente la función de distribución acumulativa de Poisson del rango especificado de valores enteros y la tasa media.

Una fábrica de discos duros para equipos informáticos realiza pruebas aleatorias en discos duros individuales. La política es detener el proceso de fabricación si un inspector encuentra más de cuatro sectores defectuosos en un disco. Suponiendo que, de media, un disco duro tiene dos sectores defectuosos, calcule la probabilidad de que se detenga el proceso de fabricación después de la primera inspección.

1 - poisscdf(4,2)
ans = 0.0527

Calcule las probabilidades de que se detenga el proceso de fabricación después de la primera inspección si, de media, un disco tiene 0, 1, 2, ..., 10 sectores defectuosos.

lambda = 0:10;
y = 1 - poisscdf(4,lambda);

Represente los resultados.

scatter(lambda,y,'Marker',"o")
grid on

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

Calcule el complemento de la función de distribución acumulativa de Poisson con probabilidades extremas de la cola superior con mayor precisión.

Una fábrica de discos duros para equipos informáticos realiza pruebas aleatorias en discos duros individuales. Suponiendo que, de media, un disco duro tiene 10 sectores defectuosos, calcule la probabilidad de que un disco tenga más de 100 sectores defectuosos.

format long
1 - poisscdf(100,10)
ans = 
     0

Este resultado muestra que poisscdf(100,10) está tan cercana de 1 (dentro de eps) que restándola de 1 da 0. Para aproximar mejor las probabilidades extremas de la cola superior, calcule el complemento de la función de distribución acumulativa de Poisson directamente en lugar de calcular la diferencia.

poisscdf(100,10,'upper')
ans = 
     5.339405460719755e-64

Argumentos de entrada

contraer todo

Valores en los que evaluar la cdf de Poisson, especificados como un valor de escalar o un arreglo de valores de escalar.

Ejemplo: [0,1,3,4]

Tipos de datos: single | double

Parámetros de tasa, especificados como un valor positivo o un arreglo de valores positivos. El parámetro de tasa indica el número medio de eventos en un determinado periodo de tiempo.

Ejemplo: 2

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

Valores de la cdf de Poisson, devueltos como un valor de escalar o un arreglo de valores de escalar. Cada elemento de y es el valor de la cdf de Poisson de la distribución evaluada en el elemento correspondiente de x.

Más acerca de

contraer todo

Función de distribución acumulativa de Poisson

La función de distribución acumulativa de Poisson permite obtener la probabilidad de que un evento ocurra x veces o menos dentro de un periodo de tiempo o en un momento dado si, de media, el evento se produce λ veces dentro de ese intervalo.

La función de distribución acumulativa de Poisson de los valores dados x y λ es

p=F(x|λ)=eλi=0floor(x)λii!.

Funcionalidad alternativa

  • poisscdf es una función específica de la distribución de Poisson. Statistics and Machine Learning Toolbox™ también ofrece la función genérica cdf, que admite varias distribuciones de probabilidad. Para utilizar cdf, especifique el nombre de la distribución de probabilidad y sus parámetros. De forma alternativa, cree un objeto de distribución de probabilidad PoissonDistribution y pase el objeto como un argumento de entrada. Tenga en cuenta que la función específica de distribución poisscdf es más rápida que la función genérica cdf.

  • Use la app Probability Distribution Function para crear una gráfica interactiva de la función de distribución acumulativa (cdf) o de la función de densidad de probabilidad (pdf) para obtener una distribución de probabilidad.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a