MATLAB全部的随机函数（二）

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11．lognrnd()
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。
  R6 d. f+ ?! |# O5 z* M4 p
/ d# h1 L! Q/ t, a: ]生成对数正态分布随机数的语法是：
lognrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])
7 ~7 i! T( i& Z  n4 `6 o' z12．raylrnd()
2 T) K0 z7 b/ p% l9 S, a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。
7 ]5 G# L! Y1 V) f$ V  o生成瑞利分布随机数的语法是：
7 {, \) @" u. V% J% O( Graylrnd(B,[M,N,P,...])
13．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。

生成Weibull分布随机数的语法是：
' E7 Y3 ^4 s; G- h" @' kwblrnd(A,B,[M,N,P,...])
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
离散分布的随机数可能的取值是离散的，一般是整数。
1 I4 v/ w% A0 C1 S; N; u14．unidrnd()
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,...])
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：
( g2 n9 Y0 e) p( ~2 ^" W" E5 J: Qunidrnd(5,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
$ U0 z/ Z# E  N* M! I; K9 Nunidrnd(5,5) %生成5行5列的随机数矩阵
% t, c- d9 R5 b" d$ Qunidrnd(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
生成的随机数大致的分布。
x=unidrnd(9,100000,1);
! w+ f( H  N! T" nhist(x,9);
可见，每个整数的取值可能性基本相同。
15．binornd()
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：
6 A  Z- _5 y" c9 P/ E- Q; qbinornd(n,p,[M,N,P,...])
  D' M2 `: ]; |( D% m6 @5 L8 q# L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：
binornd(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
' D% E% g, Q" y' i. b3 @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
8 Q1 J( b% x! L- X" V%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
% e" d2 B0 K% v! x* I生成的随机数大致的分布。
- `: [1 W8 E* |5 A# j3 Qx=binornd(10,0.45,100000,1);
hist(x,11);
5 K. U4 Z. ?/ \+ Q/ o) I% x2 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。
! T* m. G% V( Z" c16．geornd()
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：
5 R0 e) a4 c0 ?% ageornd(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：
1 q, D! B, h( [/ I9 ]" a2 K' zgeornd(0.4,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
  U. e. `4 t! jgeornd(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
1 t0 `# l' s8 e( z0 `生成的随机数大致的分布。
x=geornd(0.4,100000,1);
hist(x,50);
; O; K$ h; f. }17．poissrnd()
7 }  J  P5 R2 d$ a5 d, M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：
  D1 k$ T7 A% m- ]! ~3 ?' xgeornd(p,[M,N,P,...])
1 M! W) z3 H3 q9 L1 X0 k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：
poissrnd(2,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
  S1 C( h& f4 ?. N0 tpoissrnd(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);
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。
/ h7 d7 h, S7 R5 B

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