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poissrnd

Numeros aleatorios a partir de una distribución de Poisson

Descripción

ejemplo

r = poissrnd(lambda) genera números aleatorios a partir de la distribución de Poisson especificada por el parámetro de tasa lambda.

lambda puede ser un escalar, un vector, una matriz o un arreglo multidimensional.

ejemplo

r = poissrnd(lambda,sz1,...,szN) genera un arreglo de números aleatorios a partir de la distribución de Poisson con el parámetro de tasa escalar lambda, donde sz1,...,szN indica el tamaño de cada dimensión.

ejemplo

r = poissrnd(lambda,sz) genera un arreglo de números aleatorios a partir de la distribución de Poisson con el parámetro de tasa escalar lambda, donde el vector sz especifica size(r).

Ejemplos

contraer todo

Genere un arreglo de números aleatorios a partir de las distribuciones de Poisson. Especifique la tasa media de cada distribución.

lambda = 10:2:20
lambda = 1×6

    10    12    14    16    18    20

Genere números aleatorios a partir de las distribuciones de Poisson.

r = poissrnd(lambda)
r = 1×6

    14    13    14     9    14    31

Genere un arreglo de números aleatorios a partir de una distribución de Poisson. Aquí, el parámetro de distribución lambda es un escalar.

Use la función poissrnd para generar números aleatorios a partir de la distribución de Poisson con la tasa media de 20. La función devuelve un número.

r_scalar = poissrnd(20)
r_scalar = 9

Genere un arreglo de números aleatorios de 2 por 3 a partir de la misma distribución especificando las dimensiones del arreglo requerido.

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

    13    14    18
    26    16    21

De forma alternativa, especifique las dimensiones del arreglo requerido como un vector.

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

    22    27    22
    25    19    21

Argumentos de entrada

contraer todo

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

Tamaño de cada dimensión, especificado como argumentos separados de enteros. Por ejemplo, si se especifica 5,3,2 se genera un arreglo de números aleatorios de 5 por 3 por 2 a partir de la distribución de probabilidad de Poisson.

Si lambda es un arreglo, entonces las dimensiones especificadas sz1,...,szN deben coincidir con las dimensiones de lambda.

  • Si especifica un único valor de sz1, entonces r es una matriz cuadrada de tamaño sz1 por sz1.

  • Si el tamaño de cualquier dimensión es 0 o negativo, entonces r es un arreglo vacío.

  • Más allá de la segunda dimensión, poissrnd ignora las siguientes dimensiones con un tamaño de 1. Por ejemplo, poissrnd(5,3,1,1,1) produce un vector de números aleatorios de 3 por 1 a partir de la distribución de Poisson con un parámetro de tasa 5.

Ejemplo: 5,3,2

Tipos de datos: single | double

Tamaño de cada dimensión, especificado como vector fila de valores enteros. Por ejemplo, si se especifica [5 3 2] se genera un arreglo de números aleatorios de 5 por 3 por 2 a partir de la distribución de probabilidad de Poisson.

Si lambda es un arreglo, entonces las dimensiones especificadas sz deben coincidir con las dimensiones de lambda.

  • Si especifica un único valor de [sz1], entonces r es una matriz cuadrada de tamaño sz1 por sz1.

  • Si el tamaño de cualquier dimensión es 0 o negativo, entonces r es un arreglo vacío.

  • Más allá de la segunda dimensión, poissrnd ignora las siguientes dimensiones con un tamaño de 1. Por ejemplo, poissrnd(5,[3,1,1,1]) produce un vector de números aleatorios de 3 por 1 a partir de la distribución de Poisson con un parámetro de tasa 5.

Ejemplo: [5 3 2]

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

Números aleatorios de la distribución de Poisson, devueltos como un valor de escalar o un arreglo de valores de escalar.

Tipos de datos: single | double

Funcionalidad alternativa

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

  • Para generar números aleatorios de forma interactiva, utilice randtool, una interfaz de usuario para la generación de números aleatorios.

Capacidades ampliadas

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a