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11.lognrnd() F3 a- y8 d6 Z. h4 Z* q3 M* j( l
生成服从对数正态分布的随机数。其有两个参数:mu和sigma,服从这个这样的随机数取对数后就服从均值为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。4 g I! w6 J$ R0 Y' F1 J7 l/ j7 J
) T3 q) W* p" _0 F4 O, ^生成对数正态分布随机数的语法是:( y5 C- M$ n4 c
lognrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])
5 m! |1 l% f/ V! _' ]6 ^6 Y12.raylrnd()
4 |; }' f0 N& A& i; S! E$ K. b0 l `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。; j" A; A+ ?$ {+ i$ z
生成瑞利分布随机数的语法是:
/ a |! @2 d6 z" Draylrnd(B,[M,N,P,...])1 ]5 M9 K! K" g% k: J) K
13.wblrnd()
6 R l3 c8 W) `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。* M* [, l+ p5 D2 j7 z/ h
7 m( R4 A# N* A' l% [, B9 h/ O2 k O
生成Weibull分布随机数的语法是:4 a) L# o; v) C1 J
wblrnd(A,B,[M,N,P,...])
7 c" L9 v. f1 y: ]- i还有非中心卡方分布(ncx2rnd),非中心F分布(ncfrnd),非中心t分布(nctrnd),括号中是生成服从这些分布的函数,具体用法用:
' Q+ |8 O5 L( Qhelp 函数名
: E- L( J* n4 h, G; Q查找。
$ h' @ B! _4 }; M8 T: @c. 离散型分布随机数+ U0 I* j8 W, z! g( w
离散分布的随机数可能的取值是离散的,一般是整数。: y2 V5 i. K' X* G% t
14.unidrnd()/ D1 L* A! J9 I2 f8 H1 f
此函数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。基本语法:
$ d0 z( W" s& e# u/ Junidrnd(n,[M,N,P,...])
9 j6 A- P. w5 j; `这些随机数排列成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]可以省略掉方括号。一些例子:7 ~" s0 Y+ l( Y8 U* v) D: v
unidrnd(5,5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式4 i' O2 ^" @" f/ ~
unidrnd(5,5) %生成5行5列的随机数矩阵* i0 b& e3 m+ c1 o" p2 P y
unidrnd(5,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
: S& D" ~" ^- Y h6 {+ H%注:上述语句生成的随机数所服从的参数为(10,0.3)的二项分布$ {/ `! j# ?, Y% M4 E
生成的随机数大致的分布。
^( E0 J7 a; G* y) wx=unidrnd(9,100000,1);
/ O! P, U3 W$ m9 ~hist(x,9);$ u! e! f* d% g" F
可见,每个整数的取值可能性基本相同。
" f! {- Y2 o- X0 f9 {) k15.binornd()
. \5 P9 E t- f+ h1 U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。考虑一个打靶的例子,每枪命中率为p,共射击N枪,那么一共击中的次数就服从参数为(N,p)的二项分布。注意p要小于等于1且非负,N要为整数。基本语法:
/ A# l$ c/ Y% ~- y7 m9 Qbinornd(n,p,[M,N,P,...])" o) b' d8 |$ |6 E
生成的随机数服从参数为(N,p)的二项分布,这些随机数排列成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]可以省略掉方括号。一些例子:
3 s, }& M* j2 g+ ^. b* M# q+ xbinornd(10,0.3,5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式# z) H: e; D) }' |+ K! E
binornd(10,0.3,5) %生成5行5列的随机数矩阵7 r8 i7 A. [( i/ B' g) S& Y5 q+ ~
binornd(10,0.3,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
! k5 Z% N3 K: _% i%注:上述语句生成的随机数所服从的参数为(10,0.3)的二项分布0 M. g2 E' T4 c
生成的随机数大致的分布。
' g6 U6 T8 U) Gx=binornd(10,0.45,100000,1);
- t4 h( P2 r( ~$ Fhist(x,11);8 E* Q: G; H8 ~: E* U- t( X
我们可以将此直方图解释为,假设每枪射击命中率为0.45,每论射击10次,共进行10万轮,这个图就表示这10万轮每轮命中成绩可能的一种情况。
8 u! E5 z; I% X7 Z. Z1 V. a16.geornd()* Q6 J, m d: y6 G
此函数生成服从几何分布的随机数。几何分布的参数只有一个:p。几何分布的现实意义可以解释为,打靶命中率为p,不断地打靶,直到第一次命中目标时没有击中次数之和。注意p是概率,所以要小于等于1且非负。基本语法:
3 E( b+ e$ K7 }/ [6 cgeornd(p,[M,N,P,...])- K8 c Y" t3 V( L
这些随机数排列成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]可以省略掉方括号。一些例子:, L4 s7 ^$ t2 d! K# r. \! y! l
geornd(0.4,5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式, X' N/ ~, |" s! p& t5 E, e4 ^. i
geornd(0.4,5) %生成5行5列的随机数矩阵0 H" D$ H" T& Y _
geornd(0.4,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵& V: ]2 q. }/ P1 h( ]
%注:上述语句生成的随机数所服从的参数为(0.4)的二项分布$ T8 n3 l* [# _% L# e. l$ {( k, Z
生成的随机数大致的分布。. ~+ h' ^/ N* ?
x=geornd(0.4,100000,1);
7 y0 Z2 x% l/ ?8 K, D/ H1 Ehist(x,50);& }8 N& r7 n! \: D; j- v
17.poissrnd()# C* u0 }8 m- O/ c
此函数生成服从泊松(Poisson)分布的随机数。泊松分布的参数只有一个:lambda。此参数要大于零。基本语法:/ S' {6 g! E2 ^0 y0 p% Z6 j: o' u" v
geornd(p,[M,N,P,...])9 ^* |) D# A" ?8 C \" \7 I
这些随机数排列成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]可以省略掉方括号。一些例子:4 z+ w, R" H6 d7 M/ D/ w% B
poissrnd(2,5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式
7 l) {% c* p1 G4 F- \. r6 Xpoissrnd(2,5) %生成5行5列的随机数矩阵
z3 b! i! O; B) p2 N9 E- T$ upoissrnd(2,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
6 N! k, z: d& \. ?: c, ]%注:上述语句生成的随机数所服从的参数为(2)的泊松分布, g1 L- W/ ^6 Q2 G/ q4 W
生成的随机数大致的分布。
, @6 I# j& L6 Nx=poissrnd(2,100000,1);
$ g3 X0 G) @* a9 ~( n3 c- Ohist(x,50);
* a& K. r; ^3 h. p' @其他离散分布还有超几何分布(Hyper-geometric, 函数是hygernd)等,详细见Matlab帮助文档。, Q, s* w9 s, W# T$ g
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