R中的泊松表

我试图为两个事件在R中生成一个泊松表，一个平均值为1.5（λ1），另一个平均值为1.25（λ2）。我想在这两种情况下生成x=0到x=7+（7或更多）的概率。这可能很简单，但我似乎不知道怎么做！我已经为表创建了一个数据框，但我真的不知道如何输入参数，因为我以前从未编写过函数：

name <- c("0","1","2","3","4","5","6","7+")
zero <- mat.or.vec(8,1)
C <- data.frame(row.names=name,
                "0"=zero,
                "1"=zero,
                "2"=zero,
                "3"=zero,
                "4"=zero,
                "5"=zero,
                "6"=zero,
                "7+"=zero) 

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name我假设这些事件是独立的。这里有一种生成关节PMF表的方法

首先，以下是您定义的名称以及lambda：

name <- c("0","1","2","3","4","5","6","7+")
lambda1 <- 1.5
lambda2 <- 1.25

更好的方法可能是创建一个函数，在给定任何lambda的情况下执行此操作

然后，您只需取外部产品（实际上，与手动操作相同，在R之外）并设置名称：

p.xy <- outer(p.x, p.y)
rownames(p.xy) <- colnames(p.xy) <- name

正如您最初所怀疑的那样，您也可以使用循环，但对于相同的解决方案，这是一种更迂回的方式。
我假设这些事件是独立的。这里有一种生成关节PMF表的方法

首先，以下是您定义的名称以及lambda：

name <- c("0","1","2","3","4","5","6","7+")
lambda1 <- 1.5
lambda2 <- 1.25

更好的方法可能是创建一个函数，在给定任何lambda的情况下执行此操作

然后，您只需取外部产品（实际上，与手动操作相同，在R之外）并设置名称：

p.xy <- outer(p.x, p.y)
rownames(p.xy) <- colnames(p.xy) <- name

正如您最初所怀疑的那样，您也可以使用循环，但对于相同的解决方案，这是一种更为迂回的方式。
对于您提供的输入值，您的预期输出是什么？抱歉，我忘了提及。输出为P（X=X，Y=Y）。例如，第一个事件完成的概率为X=1，第二个事件完成的概率为Y=2。实际计算是针对足球比赛结果，即比赛以1-0、2-0、1-3等结束的概率。您提供的输入值的预期输出是什么？对不起，我忘了提及。输出为P（X=X，Y=Y）。例如，第一个事件完成的概率为X=1，第二个事件完成的概率为Y=2。实际计算是针对足球比赛结果，即比赛以1-0、2-0、1-3等结束的概率。