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如何產(chǎn)生符合泊松分布的隨機(jī)數(shù)？
由泊松分布公式 ，可以推出前后項的關(guān)系 這樣，就可以由k項推出第k+1項?，F(xiàn)在，來分析如何計算符合泊松分布的隨機(jī)數(shù)。 對整數(shù)k從1到正無窮，每次都rand()一個小數(shù)，如果小于P(x=k)則輸出k，此時的k即為符合泊松分布的一個值。重復(fù)上述步驟N次，即可得到N個符合泊松分布的隨機(jī)數(shù)。偽代碼形式：p = exp(-lamda);for k = 0 - 無窮大 randValue = rand(); if( randValue p) cout k; break; else p = p * lamda / (k+1); k++;java代碼：int num = 1000;//產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的個數(shù)int lamda = 20;//lamda值for( int i = 0; i num; i++){BigDecimal p0 = new BigDecimal(Math.exp(-lamda)); int k = 0;while(true){double randValue = Math.random();if( p0.doubleValue() randValue)break;else{p0 = p0.multiply(new BigDecimal(1.0*lamda / (k+1)));k++;//System.out.println(randValue);}if( k = 3 * lamda )//防止找不到的情況{k = 0;p0 = new BigDecimal(Math.exp(-lamda)); }//System.out.println("--------------");}System.out.println(i+" : "+k);
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泊松分布在MATLAB中那些代碼是什么意思啊
y=poisspdf(x,25)為matlab中求泊松分布的函數(shù)。
Poisson分布（法語：loi de Poisson，英語：Poisson distribution，譯名有泊松分布、普阿松分布、卜瓦松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配等），是一種統(tǒng)計與概率學(xué)里常見到的離散概率分布，由法國數(shù)學(xué)家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年時發(fā)表。
泊松分布的概率函數(shù)為：
泊松分布的參數(shù)λ是單位時間(或單位面積)內(nèi)隨機(jī)事件的平均發(fā)生率。 泊松分布適合于描述單位時間內(nèi)隨機(jī)事件發(fā)生的次數(shù)。
泊松分布的期望和方差均為
特征函數(shù)為
給定一個[0,1]區(qū)間的均勻隨機(jī)數(shù),求產(chǎn)生泊松分布的隨機(jī)數(shù)原理,方法,程序代碼，用C或C++
讓我來告訴你答案!C++：RAND（）JAVA。java.lang.Math.random（）創(chuàng)建java.util.Random對象MATLAB：RAND（N）：產(chǎn)生0-1n階方蘭特（M，N）之間的隨機(jī)數(shù)，生成0-1之間的隨機(jī)數(shù)m×n矩陣另外：Matlab的隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)betarndBeta分布的隨機(jī)數(shù)生成器binornd二項隨機(jī)數(shù)生成器（箱功能）分配的exprnd指數(shù)隨機(jī)數(shù)發(fā)生器frnd舉報F分布的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器隨機(jī)數(shù)發(fā)生器gamrnd伽瑪分布/geornd幾何分布的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器hygernd超幾何分布的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器lognrnd對數(shù)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器nbinrnd負(fù)二項式分布的隨機(jī)數(shù)生成器ncfrnd非中心Fnctrnd非中心t分布的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的隨機(jī)數(shù)生成器ncx2rnd非中心卡方分布的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器normrnd正常（高斯）分布poissrnd泊松分布的隨機(jī)數(shù)生成的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器是raylrnd瑞利分布的隨機(jī)數(shù)生成器trnd學(xué)生的t分布的隨機(jī)數(shù)生成unidrnd離散均勻分布的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器unifrnd連續(xù)均勻分布的weibrnd隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的Weibull分布的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
怎樣用MATLAB程序產(chǎn)生一組隨機(jī)數(shù)服從泊松分布？
看看這個程序怎么處理：function x=poisondist(x0,lamda,n)format long;x=zeros(n,1);for i=1;n; b=1; tol=1; k=0; while tol==1 r=mixmod(x0,10,1); b=b*r(10); if bexp(-lamda) tol=0; x(i)=k; else k=k+1; end end x0=x0+31;endformat short;x0是種子，n為數(shù)列x的項數(shù)。這個是老師給的泊松分布代碼，我感覺很多地方都是錯的，但是不知道怎么改。謝謝！
求把下列的C++代碼轉(zhuǎn)化為java，謝謝啦！在2011年5月24號前回答可以加懸賞
C++一般采用和系統(tǒng)時間搭配來產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)
經(jīng)典的《c程序設(shè)計教程》是這樣做的
#indclude"time.h"
srand(time(NULL));
int x;
x=rand();
樓主說的是matlab 吧
matlab產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的方法有很多，因為matlab專門是用來做數(shù)值計算的
randon 浮點型
randperm(N) 整數(shù)型
betarnd 貝塔分布的隨機(jī)數(shù)生成器
binornd 二項分布的隨機(jī)數(shù)生成器
chi2rnd 卡方分布的隨機(jī)數(shù)生成器
exprnd 指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)生成器
frnd f分布的隨機(jī)數(shù)生成器
gamrnd 伽瑪分布的隨機(jī)數(shù)生成器
geornd 幾何分布的隨機(jī)數(shù)生成器
hygernd 超幾何分布的隨機(jī)數(shù)生成器
lognrnd 對數(shù)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)生成器
nbinrnd 負(fù)二項分布的隨機(jī)數(shù)生成器
ncfrnd 非中心f分布的隨機(jī)數(shù)生成器
nctrnd 非中心t分布的隨機(jī)數(shù)生成器
ncx2rnd 非中心卡方分布的隨機(jī)數(shù)生成器
normrnd 正態(tài)（高斯）分布的隨機(jī)數(shù)生成器
poissrnd 泊松分布的隨機(jī)數(shù)生成器
raylrnd 瑞利分布的隨機(jī)數(shù)生成器
trnd 學(xué)生氏t分布的隨機(jī)數(shù)生成器
unidrnd 離散均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成器
unifrnd 連續(xù)均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成器
weibrnd 威布爾分布的隨機(jī)數(shù)生成器
java隨機(jī)數(shù)生成就是采用Math.random()方法
random
public static double random()返回帶正號的 double 值，大于或等于 0.0，小于 1.0。
樓主可以參閱API
泊松分布matlab
提供一個主要的思路，具體處理方法看你要解決的問題需滿足什么條件。
根據(jù)泊松過程定義，令隨機(jī)變量Tn(n≥1)表示從(n-1)次事件發(fā)生到第n次事件發(fā)生的時間間隔，則可證明，Tn服從相互獨立但參數(shù)為λ的相同指數(shù)分布。這可用蒙特卡洛仿真來處理。其步驟為：
1）令當(dāng)前時刻t=0，泊松事件計數(shù)值為N=0；
2）利用rand產(chǎn)生（0,1）上均勻分布的隨機(jī)數(shù)U，令E=-1/λ*ln(U);
3）令t=t+E，如果tT,則停止；
4）令N=N+1，并且設(shè)tn=t；
5）循環(huán)直至循環(huán)終止
代碼如下：以λ=2，T=10為例
clc,clear
t=0;N=0;
T=10;lamda=2;A=[];
while(t=T)
U=rand;
E=-1/lamda*log(U);
t=t+E;
N=N+1;
A=[A;N,t];
end
A=A';
由A知發(fā)生故障的時間點為：
[0.0298 0.0523 0.3288 1.7373 2.4619 2.9823 3.0808 5.1674 6.7404 7.6293 7.8454 8.0016 8.2187 8.6170 8.9186 9.5268 9.6741 10.5073]
當(dāng)你要產(chǎn)生序列的時候，將上述時間點換成1，其余時間點令為0即可，由于序列的時間點為整數(shù)，這就涉及到取整的問題，如何處理看你的需要。
參考文獻(xiàn)：
基于MATLAB的隨機(jī)過程仿真
當(dāng)前名稱：java泊松分布代碼,java 泊松分布
網(wǎng)頁路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/dssossi.html
