Matlab 泊松到达与指数到达时间

在Matlab中，我想生成遵循泊松到达的事件，并且事件之间的到达时间呈指数分布

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我应该使用哪个命令？

我不确定是否有函数，或者我是否正确理解了这个问题

泊松过程的事件时间公式为

tau=1/lambda*ln(1/r)

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其中，

lambda

是过程的强度，

r

是单位均匀分布，如由

rand

产生的分布

我不确定是否有函数，或者我是否正确理解了这个问题

泊松过程的事件时间公式为

tau=1/lambda*ln(1/r)

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其中，

lambda

是过程的强度，

r

是单位均匀分布，如由

rand

产生的分布

假设有一个计数过程，{N（t），t>=0}，其中N（t）是t发生的事件数

如果这些事件遵循泊松过程（PP）且速率为λ，那么我们可以免费获得大量属性。这篇文章假设一个同质的（或固定的）PP。有关与时间相关的情况，请参见和

来自PP的事件间时间随速率λ呈指数分布

方法1:
1.生成事件间时间

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2.获取实际事件时间假设您有一个计数过程，{N（t），t>=0}，其中N（t）是t发生的事件数

如果这些事件遵循泊松过程（PP）且速率为λ，那么我们可以免费获得大量属性。这篇文章假设一个同质的（或固定的）PP。有关与时间相关的情况，请参见和

来自PP的事件间时间随速率λ呈指数分布

方法1:
1.生成事件间时间

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2.获取实际事件时间，这将是事件间时间的公式，通常应该使用内置函数，而不是自己滚动。@pjs，如果

exprnd

函数不可用，使用指数的逆变换将是一个良好的开始。然后，

cumsum

将给出事件时间。@SecretAgentMan使用指数分布，无论您是使用内置的还是使用反转滚动，都会给出泊松分布的事件间隔时间。答案声称反转是事件时间的公式，这是不正确的。@pjs，我不反对这一点。请看我的答案进行验证。我的评论暗示，可以使用指数的逆变换来获得事件间时间。从中，

cumsum

给出事件时间。我想我们在这里达成了激烈的一致。圣诞快乐。这将是事件间时间的公式，通常应该使用内置函数，而不是自己滚动。@pjs，如果

exprnd

函数不可用，使用指数的逆变换将是一个好的开始。然后，

cumsum

将给出事件时间。@SecretAgentMan使用指数分布，无论您是使用内置的还是使用反转滚动，都会给出泊松分布的事件间隔时间。答案声称反转是事件时间的公式，这是不正确的。@pjs，我不反对这一点。请看我的答案进行验证。我的评论暗示，可以使用指数的逆变换来获得事件间时间。从中，

cumsum

给出事件时间。我想我们在这里达成了激烈的一致。圣诞快乐。