MATLAB全部的随机函数（二）

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11．lognrnd()
! D* L" S' D' Q# o% [9 @! H. h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。
1 T( g& \8 n2 p( {
0 U, ?6 G; F% z7 ]生成对数正态分布随机数的语法是：
lognrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])
12．raylrnd()
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。
生成瑞利分布随机数的语法是：
raylrnd(B,[M,N,P,...])
  y" O; U( j& x/ B13．wblrnd()
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。
4 M, a9 o9 [3 q
生成Weibull分布随机数的语法是：
' @" M9 E7 k+ }- O7 |) E; Owblrnd(A,B,[M,N,P,...])
6 Y" {" [/ f, Y. }4 O; E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：
help 函数名
查找。
c. 离散型分布随机数
# z. z2 ?( H5 [) ~离散分布的随机数可能的取值是离散的，一般是整数。
. h# }/ N5 s0 ?' x14．unidrnd()
. e& Y4 l4 u8 J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：
unidrnd(n,[M,N,P,...])
! X" }7 j& U* T  S& q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：
unidrnd(5,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
unidrnd(5,5) %生成5行5列的随机数矩阵
unidrnd(5,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
%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
' m) e6 j- T/ n生成的随机数大致的分布。
" H) S% `; O1 a& z- q/ l' Gx=unidrnd(9,100000,1);
hist(x,9);
8 W  F6 @' f6 l! w) B可见，每个整数的取值可能性基本相同。
15．binornd()
8 Q7 {$ o$ R, q/ P7 K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：
/ f) x2 R7 w1 M# Ebinornd(n,p,[M,N,P,...])
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：
  Z) O( F9 h6 f, r" L$ R3 T  s; Lbinornd(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
binornd(10,0.3,5) %生成5行5列的随机数矩阵
binornd(10,0.3,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
%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
# L# D2 y# _; w% R" G生成的随机数大致的分布。
$ s% h; T$ S2 r9 t2 D# p5 wx=binornd(10,0.45,100000,1);
hist(x,11);
. U. I& ?  Y* k" b! U& e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。
16．geornd()
% Y. E* x7 F; E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：
geornd(p,[M,N,P,...])
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：
- N+ a/ d0 ?( o' n$ C6 T+ |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
5 Q. G) p4 E5 P$ J# sgeornd(0.4,5) %生成5行5列的随机数矩阵
geornd(0.4,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
%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
# N+ c  f6 V: l/ _生成的随机数大致的分布。
x=geornd(0.4,100000,1);
! W7 H% _3 q5 P: Vhist(x,50);
1 R* k. ]# e4 i) a: `" j6 \17．poissrnd()
9 H! `/ @3 ^: g# h% F9 p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：
geornd(p,[M,N,P,...])
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：
) ^, p: \6 B$ cpoissrnd(2,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
9 I. e  P& e3 ]/ e6 P. J3 X$ L& [poissrnd(2,5) %生成5行5列的随机数矩阵
poissrnd(2,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
%注：上述语句生成的随机数所服从的参数为(2)的泊松分布
生成的随机数大致的分布。
x=poissrnd(2,100000,1);
hist(x,50);
. L+ k8 \; W0 N& x% E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。
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