MATLAB全部的随机函数（二）

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11．lognrnd()
" t- `/ [+ Y0 {$ S* r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。
  \' O, E0 C% s7 d& o
4 i" T+ o! z' O/ U" o生成对数正态分布随机数的语法是：
% O6 _' M9 F; }' Q9 ylognrnd(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,...])
" `/ c  {4 H* d13．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。
2 p% t! Z) l- A. c% t0 m- o
( G3 z1 ~( Q6 {7 A0 y生成Weibull分布随机数的语法是：
wblrnd(A,B,[M,N,P,...])
) Z/ x  Q' E9 d8 ^" z- z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
) y; K7 P0 t0 |# G' X5 }/ K6 ~离散分布的随机数可能的取值是离散的，一般是整数。
14．unidrnd()
6 V5 |4 V% x& 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：
9 M) o6 ?, q. D; Y/ Munidrnd(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：
8 w: \- _5 A) I' i# F2 wunidrnd(5,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
! a+ B: T. b0 ]! U' A# tunidrnd(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
1 n+ ^" M' v& T%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
  ]! N1 ]& W7 b生成的随机数大致的分布。
0 W: ~4 w# M+ O1 K2 [' u2 Cx=unidrnd(9,100000,1);
hist(x,9);
可见，每个整数的取值可能性基本相同。
3 r( i1 R/ t. W& }15．binornd()
- T5 K2 }2 {  V4 g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：
binornd(n,p,[M,N,P,...])
8 X6 \, p, k& f8 h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
! x2 {0 T8 M' v, c( b. H0 x  |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
: H6 L+ Y+ i. q: |# W! g! [%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。
" v/ T" G; N' Vx=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。
7 J" `6 h3 a! o$ s- i# o, ?7 s) B16．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：
geornd(p,[M,N,P,...])
! ?8 a' a, u& K  \. _2 e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：
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
. _$ t0 @2 R2 O* Ygeornd(0.4,5) %生成5行5列的随机数矩阵
5 R2 [! G. k! H; Y8 U! P$ jgeornd(0.4,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
9 \2 e5 M4 f' ^2 O. 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
6 ~2 M6 r5 b* k* J( T6 N生成的随机数大致的分布。
x=geornd(0.4,100000,1);
& K! ]8 C) b) ^$ K- X2 K! e8 {' bhist(x,50);
17．poissrnd()
/ \. m4 b4 _; \4 E5 [+ G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：
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
, c- P5 g9 h, t  v5 c% w- Gpoissrnd(2,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
' `0 }6 s2 k5 ?( t%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。
* B# a; O/ s, Wx=poissrnd(2,100000,1);
1 ]# [2 M# M6 f4 Thist(x,50);
% K# n2 l7 _$ ]9 O/ @+ r9 l6 i! Q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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