PROSAGA码农传奇-matlab-MatLab：生成具有均值M和总T的泊松分布的N个伪随机数，其中N，M和T是用户定义的

<div class =“post-text”itemprop =“text”>
  
    您可以尝试通过使用来估计您想要的内容
    <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Multinomial_distribution" rel="nofollow noreferrer">
      多项分布
    </A>
    。
  
  
    如果您使用维基百科表示法，那么
     <code>
 k=N
 </code>
    ，
     <code>
 n=T
 </code>
     和p
    <子>
      一世
    </子>
    = M / T。泊松分布具有等于方差的均值属性，但是如果你的参数是p
    <子>
      一世
    </子>
     很小，然后意味着np
    <子>
      一世
    </子>
     将非常接近方差np
    <子>
      一世
    </子>
    （1-P
    <子>
      一世
    </子>
    ）。总和将自动（通过多项式的属性）等于T.
  
  
    Matlab中的多项式采样是使用
    <a href="https://www.mathworks.com/help/stats/mnrnd.html" rel="nofollow noreferrer">
      mnrmd功能
    </A>
    。
  
  
    UPDATE
  
  
    Wrt评论，让我们考虑一下
     <code>
 N
 </code>
     采样值v
    <子>
      一世
    </子>
    ，并写下他们的总和
  
  
    总和（i = 1 ... N）v
    <子>
      一世
    </子>
     = T.
  
  
    让我们计算这个等式左边和右边的平均值。
  
  
    总和（i = 1 ... N）E（v
    <子>
      一世
    </子>
    ）= E（T）= T.
  
  
    在右侧，常数的平均值本身是恒定的。在左侧，我们有
  
  
    总和（i = 1 ... N）E（v
    <子>
      一世
    </子>
    ）= Sum（i = 1 ... N）M = N * M = T.
  
  
    因此，M = T / N和p
    <子>
      一世
    </子>
    = M / T = 1 / N。
  
</DIV>