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poisspdf

Función de densidad de probabilidad (pdf) de Poisson

Sintaxis

y = poisspdf(x,lambda)

Descripción

y = poisspdf(x,lambda) calcula la función de densidad de probabilidad 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, poisspdf lo expande a un arreglo constante con las mismas dimensiones que el otro argumento.

Ejemplos

Calcular y representar la función de densidad de probabilidad de Poisson

Calcule y represente la función de densidad de probabilidad de Poisson del rango especificado de valores enteros y la tasa media.

Durante el proceso de fabricación de discos duros para equipos informáticos, se pueden producir errores de forma aleatoria. Suponiendo que, de media, un disco duro de 4 GB tiene 2 errores, calcule la probabilidad de que un disco no tenga ningún error.

poisspdf(0,2)

ans = 0.1353

Calcule los valores de la función de densidad de probabilidad de Poisson en cada valor de 0 a 10. Estos valores corresponden a las probabilidades de que un disco tenga 0, 1, 2, ... y 10 errores.

flaws = 0:10;
y = poisspdf(flaws,2);

Represente los valores de probabilidad resultantes.

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

Argumentos de entrada

x — Valores en los que evaluar la pdf de Poisson

valor de escalar | arreglo de valores de escalar

Valores en los que evaluar la pdf de Poisson, especificados como un valor de escalar o un arreglo de valores de escalar. Para los valores no enteros x, la función de densidad de probabilidad de Poisson es cero.

Ejemplo: [0,1,3,4]

Tipos de datos: single | double

lambda — Parámetros de tasa

valor positivo | arreglo de valores positivos

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

y — Valores de la pdf de Poisson

valor de escalar | arreglo de valores de escalar

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

Tipos de datos: single | double

Más acerca de

Función de densidad de probabilidad (pdf) de Poisson

La función de densidad de probabilidad de Poisson permite obtener la probabilidad de que un evento ocurra x veces 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 densidad de probabilidad de Poisson de los valores dados x y λ es

$$f(x|\lambda )=\frac{{\lambda }^x}{x!}{e}^{-\lambda };x=0,1,2,\dots ,\infty .$$

Funcionalidad alternativa

• poisspdf es una función específica de la distribución de Poisson. Statistics and Machine Learning Toolbox™ también ofrece la función genérica pdf, que admite varias distribuciones de probabilidad. Para utilizar pdf, 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 poisspdf es más rápida que la función genérica pdf.

• 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™.

Arreglos GPU

Acelere código mediante la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.

Esta función es totalmente compatible con los arreglos de GPU. Para obtener más información, consulte Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también

pdf | poisscdf | poissinv | poisstat | poissfit | poissrnd | PoissonDistribution

Temas

• Distribución de Poisson