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。
6 Z, c1 a9 j" x/ N" V. L9 ~7 ]
生成对数正态分布随机数的语法是：
8 H+ \7 m+ h2 \/ {  I' qlognrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])
12．raylrnd()
- y. Y* h. u4 D$ l, `7 z3 e# h  K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,...])
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。
* u- X" \9 h) @7 a6 H* i
, H  _3 d  B- D) A! R: Q) |生成Weibull分布随机数的语法是：
) i% @+ Q( }% gwblrnd(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：
* Z, D% ^) W* ^/ A9 I% c5 bhelp 函数名
2 V! G  R9 @! _/ d查找。
* n, f" j- @+ ~8 N+ ?) P% y% hc. 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。
14．unidrnd()
$ ~% G; H2 Z3 C" q" b7 {; Y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：
( ~3 q7 E1 s; r" Y0 w0 \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：
/ N3 z0 l* q' L3 ~+ Z+ gunidrnd(5,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
! Q2 L) O2 Q( S% Q& h# [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
" u3 I0 G# A% t% T+ o生成的随机数大致的分布。
x=unidrnd(9,100000,1);
/ w( g' M+ g4 g; ?4 t2 R4 mhist(x,9);
  r2 q5 X, W1 a6 f/ n+ ]2 ]; [可见，每个整数的取值可能性基本相同。
( \- m( m/ @: w& C4 H0 i0 g- S& y15．binornd()
. Q2 M' m7 T* `' 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。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：
/ }8 q# y/ D  Q) D) e* E! B3 M+ Sbinornd(n,p,[M,N,P,...])
- N+ S9 p; J6 ~3 `( Y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
9 P- X- \/ n* ~% Zbinornd(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
生成的随机数大致的分布。
" T) i/ g' \6 w1 G; U5 i  hx=binornd(10,0.45,100000,1);
hist(x,11);
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()
1 X; k' Q6 K) k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,...])
+ _* T& y: }2 W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 n' S' h" `/ _% I/ Rgeornd(0.4,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
9 i7 C7 C7 W: Vgeornd(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
, B) R0 F8 k+ u7 p1 W. L%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
生成的随机数大致的分布。
7 m! Z( v7 Z/ V5 ]! X% w0 ^x=geornd(0.4,100000,1);
& y: K+ g  \) Fhist(x,50);
17．poissrnd()
' I& n" e  @9 q# T1 V7 d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：
" e8 }# f' S  P9 d5 ~" N1 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：
poissrnd(2,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
poissrnd(2,5) %生成5行5列的随机数矩阵
0 x0 p2 w' _+ F8 \7 npoissrnd(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
2 L8 _+ |. m( Q; ^+ G. Z& w  v生成的随机数大致的分布。
( r1 D& m, u+ }) S1 O9 ]x=poissrnd(2,100000,1);
1 h8 t5 `# v6 x2 o# D" B& Ghist(x,50);
  a, _% a7 _7 m% _2 d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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