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节选自第3章：课后习题讲解中拓展的函数
在讲解第三章课后习题的过程中，我给大家拓展了一些讲义中没有介绍的新函数：
（14）poissrnd函数（★★☆☆☆）
poissrnd函数用于生成泊松分布的随机数，该函数需要统计和机器学习工具箱Statistics and Machine Learning Toolbox。
设随机变量X所有可能的取值为0,1,2,...，而取各个值的概率为：
其中λ>0是常数，则称随机变量X服从参数为λ的泊松分布，可以证明：参数为λ的泊松分布的期望和方差均为λ.
泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数，参数λ就是单位时间内随机事件的平均发生次数，有时也被称为事件发生的速率。
例子：假设某商店每天的客流量服从λ=300的泊松分布，请模拟这个商店最近一个月每天的客流量，并计算均值和方差。
