MATLAB全部的随机函数（二）

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11．lognrnd()
2 K* F  a" I# ?; D2 B. j' k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。

生成对数正态分布随机数的语法是：
lognrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])
6 u% Y, d' b5 z  [, k. {# ?: ~$ Q8 i0 r12．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：
7 K* ~! P! C5 Z4 t* w, d) qraylrnd(B,[M,N,P,...])
* D5 r8 e$ q) f  p13．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。

6 a4 w4 [+ ^: L8 Y9 k" n8 t/ x生成Weibull分布随机数的语法是：
wblrnd(A,B,[M,N,P,...])
/ n" v/ B) j7 |( D2 D& R2 D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。
1 d. a1 T9 ?( K8 ^' uc. 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()
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：
4 j1 v# z3 {/ [% l1 Xunidrnd(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
: i* }' O. @  S. Tunidrnd(5,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
# ]4 Z. J6 K. P; E%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);
hist(x,9);
可见，每个整数的取值可能性基本相同。
- f  {% k5 j8 E  ?& O' q15．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：
binornd(n,p,[M,N,P,...])
' s% }% r" V* Z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：
5 H7 y( B8 g% `; J6 K6 Z8 kbinornd(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
* C8 o! f) s$ v8 p& ?, \+ Rbinornd(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。
x=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。
* \+ ^( q' X% i  `9 v16．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：
8 r/ H9 ^# ?  H( e4 P) Zgeornd(p,[M,N,P,...])
# ?* q( y/ y+ l$ l$ X5 d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
geornd(0.4,5) %生成5行5列的随机数矩阵
5 R8 c, Y( M! I! Sgeornd(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
, M' M- u* [& Q$ |生成的随机数大致的分布。
+ J- U) u9 I8 Y# T  _+ A5 l& x5 m; wx=geornd(0.4,100000,1);
% s5 p2 V( A* K  {6 w# P8 Mhist(x,50);
, o/ S2 X# _3 P% m& P+ B; Y- k) B5 }17．poissrnd()
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,...])
1 J/ S1 s$ r1 ^0 h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 O, h6 _3 b5 ipoissrnd(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
poissrnd(2,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
. D3 Y5 F! z" w5 P4 S: D' s%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。
, c* b) D. [& k, X. s+ Sx=poissrnd(2,100000,1);
* R/ P0 F# w! i3 N7 C% K5 R4 w: Rhist(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。

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