poissrnd

ポアソン分布による乱数

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構文

r = poissrnd(lambda)
r = poissrnd(lambda,sz1,...,szN)
r = poissrnd(lambda,sz)

説明

r = poissrnd(lambda) は、レート パラメーター lambda によって指定されたポアソン分布から乱数を生成します。

lambda は、スカラー、ベクトル、行列または多次元配列にすることができます。

例

r = poissrnd(lambda,sz1,...,szN) は、スカラー レート パラメーター lambda を使用してポアソン分布から乱数の配列を生成します。ここで、sz1,...,szN は各次元のサイズを示します。

例

r = poissrnd(lambda,sz) は、スカラー レート パラメーター lambda を使用してポアソン分布から乱数の配列を生成します。ここで、ベクトル sz は size(r) を指定します。

例

例

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ライブ スクリプトを開く

ポアソン分布から乱数の配列を生成します。各分布の平均レートを指定します。

lambda = 10:2:20
lambda = 1×6

    10    12    14    16    18    20

ポアソン分布から乱数を生成します。

r = poissrnd(lambda)
r = 1×6

    14    13    14     9    14    31
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単一のポアソン分布から乱数の配列を生成します。ここで、分布パラメーター lambda はスカラーです。

関数 poissrnd を使用して、平均レートが 20 であるポアソン分布から乱数を生成します。この関数は、単一の数値を返します。

r_scalar = poissrnd(20)
r_scalar = 
9

必要な配列の次元数を指定して、同じ分布から 2 行 3 列の乱数の配列を生成します。

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

    13    14    18
    26    16    21

あるいは、必要な次元数をベクトルとして指定します。

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

    22    27    22
    25    19    21

入力引数

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レート パラメーター。正の値、または正の値の配列を指定します。レート パラメーターは、特定の時間間隔における事象の平均回数を指定します。

例: 2

データ型: single | double

各次元のサイズ。整数の引数として個別に指定します。たとえば、5,3,2 を指定すると、ポアソン確率分布から 5 x 3 x 2 の乱数の配列が生成されます。

lambda が配列である場合、lambda の次元と一致する次元 sz1,...,szN を指定しなければなりません。

  • 単一の値 sz1 を指定した場合、r はサイズ sz1 行 sz1 列の正方行列になります。

  • いずれかの次元のサイズが 0 または負である場合、r は空の配列になります。

  • 2 次元を超える場合、poissrnd はサイズ 1 の後続次元を無視します。たとえば、poissrnd(5,3,1,1,1) は、レート パラメーター 5 をもつポアソン分布から 3 行 1 列の乱数のベクトルを生成します。

例: 5,3,2

データ型: single | double

各次元のサイズ。整数の行ベクトルとして指定します。たとえば、[5 3 2] を指定すると、ポアソン確率分布から 5 x 3 x 2 の乱数の配列が生成されます。

lambda が配列である場合、lambda の次元と一致する次元 sz を指定しなければなりません。

  • 単一の値 [sz1] を指定した場合、r はサイズ sz1 行 sz1 列の正方行列になります。

  • いずれかの次元のサイズが 0 または負である場合、r は空の配列になります。

  • 2 次元を超える場合、poissrnd はサイズ 1 の後続次元を無視します。たとえば、poissrnd(5,[3,1,1,1]) は、レート パラメーター 5 をもつポアソン分布から 3 行 1 列の乱数のベクトルを生成します。

例: [5 3 2]

データ型: single | double

出力引数

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ポアソン分布による乱数。スカラー値、またはスカラー値の配列として返されます。

データ型: single | double

代替機能

  • poissrnd はポアソン分布専用の関数です。Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、さまざまな確率分布をサポートする汎用関数 random もあります。random を使用するには、確率分布の名前とパラメーターを指定します。あるいは、確率分布オブジェクト PoissonDistribution を作成し入力引数として渡します。分布専用の関数 poissrnd は汎用関数 random より高速です。

  • 乱数を対話的に生成するには、乱数発生用ユーザー インターフェイス randtool を使用します。

拡張機能

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バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

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トピック