Poisson分布的累积概率值

命令:poisscdf

格式:poisscdf (k, Lambda)

Poisson分布

在二项分布中,当n的值很大,p的值很小,而np又较适中时,用Poisson分布来近似二项分布较好(一般要求= np<10)。

1.n次独立重复试验中,事件A恰好发生k次的概率P_k。

命令:pdf 或 poisspdf

格式:pdf (‘poiss’, k, Lambda) 或 poisspdf (k, Lambda)

说明:在Matlab中,poiss表示Poisson分布。该命令返回事件恰好发生k次的概率。

2. n次独立重复试验中,事件A至少发生k次的概率P

(1)累积概率值

命令:cdf 或 poisscdf

格式:cdf (‘poiss’, k, Lambda) 或 poisscdf (k, Lambda)

说明:该函数返回随机变量X≤k的概率之和,Lambda = np

(2)A至少发生k次的概率P_k

P_k = 1- cdf (‘poiss’, k-1, Lambda) 或 P_k = 1- poisscdf (k-1, Lambda)

例: 自1875年到1955年中的某63年间,某城市夏季(5—9月间)共发生暴雨180次,试求在一个夏季中发生k次(k = 0, 1, 2, …, 8)暴雨的概率P k(设每次暴雨以1天计算)。

解:一年夏天共有天数为

n = 31+30+31+31+30 = 153

故可知夏天每天发生暴雨的概率约为,很小,n = 153较大,可用Poisson分布近似= np = 。

在Matlab编辑器中编写M文件:LX0802.m

p=input('input p=')

n=input('input n=')

lambda=n*p for k=1:9 %循环变量的最小取值是从k = 1开始。

p_k(k)=poisspdf(k-1,lambda);

end

p_k

在Matlab的命令窗口键入LX0802,回车后按提示输入p和n的值,显示如下:

input p=180/(63*153)

p = 0.0187

input

n=153

n =

  153

lamda = 2.8571

p_k = Columns 1 through 7

0.0574 0.1641 0.2344 0.2233 0.1595 0.0911 0.0434

Columns 8 through 9 0.0177 0.0063

注意:在Matlab中,p_k (0)被认为非法,因此应避免。

例8-3 某市公安局在长度为t的时间间隔内收到的呼叫次数服从参数为t/2的Poisson分布,且与时间间隔的起点无关(时间以小时计)。 求:

(1)在某一天中午12时至下午3时没有收到呼叫的概率;

(2)某一天中午12时至下午5时至少收到1次呼叫的概率。

解:在此题中,Lamda = t/2 设呼叫次数X为随机变量,则该问题转化为:

(1)求P{X = 0};

(2)求1-P{X≤0}。

解法一:在Matlab命令窗口键入:

>> poisscdf (0,1.5) %X = 0表示0次呼叫,Lambda = t/2 = 1.5

ans =

  0.2231

(1)中没有收到呼叫的概率为0.2231。

>> 1-poisscdf (0,2.5)

ans =

  0.9179

即(2)中至少收到1次呼叫的概率为0.9179。

解法二: 由于呼叫次数X≤0就是呼叫0次,即X = 0。因此,此题也可用poisspdf求解。即: poisspdf (0, 1.5)和1-poisspdf (0, 2.5)。

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