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x
1、rand()
7 s/ F* D. b" r$ x! p生成(0,1)区间上均匀分布的随机数
( {- M! `( M8 W- ^* x" Y/ L J基本语法：rand([M,N,P…]) ' g" k+ B+ d" N1 [; k {2 n" Z( \
生成排列成M*N*P*…多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略方括号。
9 {/ G M6 }/ ^# b/ S; g$ i. }3 D, y+ X2、randn()
5 [% F# B+ |; u- x9 |/ j生成服从标准正太分布(均值为0，方差为1)的随机数
4 U6 c g. q, m- Q& V) c% K# y基本语法：randn([M,N,P,…]) 7 w' _/ U7 b& w
解释同1
6 ~8 G7 v: i) m6 g0 v# |# ?2 Z- I+ e( u k若安装了统计工具箱(Statistic Toolbox),除了以上两种基本分布外，还可以用Matlab内部函数生成符合以下分布的随机数。
" t+ R* ~5 \' D6 ~* t; e3、unifrnd()
' Y4 ?# f( ^# V生成某个区间内均匀分布的随机数
% h2 h C. @& u0 l) m基本语法：unifrnd(a,b,[M,N,P,…])
! H- {7 ~8 D" E+ K生成的随机数在区间(a,b)内，排列成M*N*P…多维向量。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]则中括号可以省略。
. d6 ~2 O, W1 V) ]4、normrnd() , a% E" K3 b: ]* u& K$ b
生成指定均值为、标准差的正态分布的随机数
- r0 o: l- Z" c) K" _) }3 S1 U/ Y基本语法：normrnd(mu,sigma,[M,N,P,…]) . ]7 U; F6 d q/ v
5、chi2rnd() ; R8 `. N. \. m$ \3 h! J. R6 `
生成服从卡方分布的随机数，卡方分布只有一个参数：自由度v
. S" K/ G% \% |" @: k' x基本语法：chi2rnd(v,[M,N,P,…]) 1 l, `- U% _. ^# D
6、frnd()
& P- c% z5 D" t5 b. R2 ]' W) j1 Z: x生成服从F分布的随机数，F分布有两个参数：v1,v2
& ~# p4 h& x9 {# k- `( M基本语法：frnd(v1,v2,[M,N,P,…])
% D2 d# }2 o: M/ n$ p/ p4 L4 b0 E* k7、trnd() ' y5 q& N7 ~2 V* Z% a, ^& P+ p
生成服从t(Student’s t Distribution,这里student不是学生的意思，而是cosset.W.S.的笔名)分布的随机数。t分布只有一个参数：自由度v # D% r6 Y( Z8 S$ I
基本语法：trnd(v,[M,N,P,…]) - _+ ^3 \, |, O$ {6 a& u( \' `6 J
t分布比正太分布要“瘦”，随着自由度v的增大，t分布逐渐变胖，当自由度为正无穷时，它就变成标准正态分布了。
4 }4 z, o& I; ]- O7 Q J1 I8 o! q# C8、betarnd() m. s8 t" {4 k! c# v% x
生成服从beta分布的随机数。beta分布有两个参数分别是A和B。下图是A=2，B=5的beta分布的PDF图形。 ! d/ [0 w+ A. B( \
基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,…])
5 p+ }& n8 a" Z5 p8 n8 z8 \9、exprnd()
* u7 \$ a9 [- `# g z0 }" y1 A此函数生成服从指数分布的随机数。指数分布只有一个参数：mu,下图是mu=3时指数分布的PDF图形。
9 Z) P; H& w, x: W* {基本语法：exprnd(mu,[M,N,P,…]) $ ~- q: w. d1 |4 N; _# M+ e
10、gamrnd() 7 ~( u1 q, C `( K
生成服从gamma分布的随机数。Gamma分布有两个参数：A和B。下图是A=2，B=5，Gamma分布的PDF图形
3 s/ k I& w" E0 G5 |9 G5 B4 L1 ^' B$ n
基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
, G4 m9 W6 m: A$ `4 _7 m, {11、logrnd() 3 o H- \4 w* r8 L# d
生成服从对数正态分布的随机数。其有两个参数：mu和sigma,服从这个分布的随机数取对数后均服从均值为mu，标准差为sigma的正态分布。下图是mu=1,sigma=1/1.2的对数正态分布的PDF图形。0 _! O6 `; S* R* |! y, F8 K
5 a" h3 H) [, ^9 L
基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…]) " H& B0 W$ C& m4 \( w5 R
12、raylrnd()
& o7 L `: S* h; u! L# B9 `生成服从瑞利(Rayleigh)分布的随机数。其分布有1个参数：B。下图是B=2的瑞利分布的PDF图形
/ N7 z0 H0 z! Y5 z/ ?5 u% `基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
: u. I7 @/ Q# X( O* @7 W! A13、wblrnd() / r! X6 B1 u% v6 j
生成服从威布尔(Weibull)分布的随机数。其分布有2个参数：scale参数A和shape参数B。下图是A=3，B=2的Weibull分布的PDF图形。 5 I" p6 K# @8 E. V6 v0 j
基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])% {: e% L: C( `' D2 o5 o
! s- f0 _8 a4 r: d6 P5 n+ I( Z1 H
还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)
* B0 N2 B- `/ f: M1 l2 c+ e* r
# \) z; ?0 f7 B/ R14、unidrnd()
' o: ~0 {& |. V1 e生成服从离散均匀分布的随机数。unifrnd是在某个区间内均匀选取实数（可为小数或整数），unidrnd是均匀选取整数随机数。离散均匀分布随机数有1个参数：n，表示从{1,2,3，。。。，n}这n个整数中以相同的概率抽样。
# j1 ~' y3 H1 h5 u/ _基本语法：unidrnd(n,[M,N,P,…])
1 B) J7 y: n- D8 G15、binornd() 7 {& T( J* o6 m
此函数生成服从二项分布的随机数。二项分布有2个参数：n,p ' n/ b1 A+ }+ V5 _
基本语法：binornd(n,p,[M,N,P,…])
- ^' Z; K% t' U16、geornd()
+ h( m* a- z8 U# V1 j1 t生成服从几何分布的随机数。几何分布只有一个参数p & p9 [4 R, [( C& o* {
基本语法：geornd(p,[M,N,P,…])
q6 E" n, i9 \- J& z17、poissrnd()
; g! c% P, J2 ]生成服从possion分布的随机数。possion分布的参数只有一个：lambda,此参数要大于零
_1 L& H) C) {; y, {. j基本语法：poissrnd(lambda,[M,N,P,…])
0 d! i8 m6 F0 J+ c附：
* n$ C5 K R# ~2 P. o; `betarnd 贝塔分布的随机数生成器 * N" v5 M0 J D i) n
binornd 二项分布的随机数生成器 5 b- F) L/ e" F6 T# {& w: `4 k2 ~! y
chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 2 k# a% f2 U: ~: g1 f
exprnd 指数分布的随机数生成器
; H* A# O( R2 tfrnd f分布的随机数生成器
% P7 _ ~; Q3 @3 s- ^gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
! I+ J! l5 B7 f8 |" }5 |geornd 几何分布的随机数生成器
$ C1 S0 R3 ^ {7 V0 Phygernd 超几何分布的随机数生成器 9 U7 g% X9 g6 j5 r8 R* r% i
lognrnd 对数正态分布的随机数生成器
1 |. {' ^0 d3 U/ c' f5 y, wnbinrnd 负二项分布的随机数生成器
' i h- y3 L; X0 H9 D- [ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器
+ Z: C2 d& t z; N$ n0 unctrnd 非中心t分布的随机数生成器
/ ? |9 u1 G' n& G9 Y; Tncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
' g$ m: p# {1 ^5 e8 _; e; y4 Fnormrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器 * A* Q( B1 e- C0 t$ P& \9 r3 J0 A
poissrnd 泊松分布的随机数生成器
* M5 W" ]7 A: U3 o: braylrnd 瑞利分布的随机数生成器
! A+ x+ D/ c) K8 D B! N" htrnd 学生氏t分布的随机数生成器 1 Z$ p; ?( t }) O# F& `
unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器 3 ^' j) x" p! u3 _
unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器 7 c6 e2 F# k1 g) c& ^- Q
weibrnd 威布尔分布的随机数生成器
; Q* E4 P+ }. b9 b5 L2 H1 |- c/ t" ^9 V# u7 X- }$ e' F) Q) O0 D) [* q
- k* D% I6 i" S% O7 Z) u
6 L4 W+ ~0 W) f |
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发表于 2020-5-15 13:55
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