内容发布更新时间 : 2024/5/9 14:00:24星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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MATLAB产生各种分布的随机数 ?1，??均匀分布

U（a,b）：

产生m*n阶［a，b］均匀分布U（a，b）的随机数矩阵：unifrnd (a,b,m, n) ??产生一个［a，b］均匀分布的随机数：unifrnd (a,b)

2，0-1分布U（0,1）

产生m*n阶［０，1］均匀分布的随机数矩阵：rand (m, n) 产生一个［０，１］均匀分布的随机数：rand 4，二类分布binornd(N,P,mm,nn)??如binornd(10,0.5,mm,nn)? ??即产生mm*nn均值为N*P的矩阵 binornd(N,p)则产生一个。而binornd(10,0.5,mm)则产生mm*mm的方阵，军阵为N*p。 5，产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵： unidrnd(N,mm,nn)?产生一个数值在1-N区间的mm*nn矩阵 6，产生mm nn阶期望值为 的指数分布的随机数矩阵： exprnd?( ,mm, nn) 此外，常用逆累积分布函数表? 函数名???????????调用格式??????????????????函数注释? norminv??????X=norminv(P,mu,sigma)??????正态逆累积分布函数? expinv???????X=expinv(P,mu)?????????????指数逆累积分布函数? weibinv??????X=weibinv(P,A,B)???????????威布尔逆累积分布函数? logninv??????X=logninv(P,mu,sigma)???????对数正态逆累积分布函数? Chi2inv??????X=chi2inv(P,A,B)???????????卡方逆累积分布函数? Betainv??????X=betainv(P,A,B)????????????β分布逆累积分布函数 4.1 随机数的产生 4.1.1 二项分布的随机数据的产生 命令 参数为N，P的二项随机数据 函数 binornd

格式 R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。

R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。 R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数 例4-1

>> R=binornd(10,0.5) R = 3

>> R=binornd(10,0.5,1,6)

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R =

8 1 3 7 6 4 >> R=binornd(10,0.5,[1,10]) R =

6 8 4 6 7 5 3 5 6 2 >> R=binornd(10,0.5,[2,3]) R =

7 5 8 6 5 6 >>n = 10:10:60;

>>r1 = binornd(n,1./n) r1 = 2 1 0 1 1 2 >>r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) r2 = 0 1 2 1 3 1 4.1.2 正态分布的随机数据的产生 命令 参数为μ、σ的正态分布的随机数据 函数 normrnd 格式 R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值为MU，标准差为SIGMA的正态分布的随机数据，R可以是向量或矩阵。 R = normrnd(MU,SIGMA,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。 R = normrnd(MU,SIGMA,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数 例4-2 >>n1 = normrnd(1:6,1./(1:6)) n1 = 2.1650 2.3134 3.0250 4.0879 4.8607 6.2827 >>n2 = normrnd(0,1,[1 5]) n2 = 0.0591 1.7971 0.2641 0.8717 -1.4462 >>n3 = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3) %mu为均值矩阵 n3 = 0.9299 1.9361 2.9640 4.1246 5.0577 5.9864 >> R=normrnd(10,0.5,[2,3]) %mu为10，sigma为0.5的2行3列个正态随机数

R =

9.7837 10.0627 9.4268 9.1672???10.1438???10.5955? 4.1.3??常见分布的随机数产生?

常见分布的随机数的使用格式与上面相同? 表4-1??随机数产生函数表? 函数名?调用形式? 注??????释?

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Unifrnd?unifrnd?(?A,B,m,n)?[A,B]上均匀分布(连续)?随机数?Unidrnd?unidrnd(N,m,n)? 均匀分布（离散）随机数? Exprnd?exprnd(Lambda,m,n)?

参数为Lambda的指数分布随机数?

Normrnd?normrnd(MU,SIGMA,m,n)?参数为MU，SIGMA的正态分布随机

数?chi2rnd?chi2rnd(N,m,n)?自由度为N的卡方分布随机数?Trnd?trnd(N,m,n)?自由度为N的t分布随机数?

Frnd?frnd(N1,?N2,m,n)?第一自由度为N1,第二自由度为N2的F分布随机数?gamrnd?gamrnd(A,?B,m,n)?参数为A,?B的?分布随机数?betarnd?betarnd(A,?B,m,n)? 参数为A,?B的?分布随机数? lognrnd?lognrnd(MU,?SIGMA,m,n)?参数为MU,?SIGMA的对数正态分布随机数?nbinrnd?nbinrnd(R,?P,m,n)? 参数为R，P的负二项式分布随机数? ncfrnd?ncfrnd(N1,?N2,?delta,m,n)?参数为N1，N2，delta的非中心F分布随机数?nctrnd?nctrnd(N,?delta,m,n)?参数为N，delta的非中心t分布随机数?ncx2rnd?ncx2rnd(N,?delta,m,n)?参数为N，delta的非中心卡方分布随机数?raylrnd?raylrnd(B,m,n)?参数为B的瑞利分布随机数?weibrnd?weibrnd(A,?B,m,n)?参数为A,?B的韦伯分布随机数?binornd?binornd(N,P,m,n)?参数为N,?p的二项分布随机数?geornd?geornd(P,m,n)? 参数为?p的几何分布随机数? hygernd?hygernd(M,K,N,m,n)?参数为?M，K，N的超几何分布随机数?Poissrnd? poissrnd(Lambda,m,n)? 参数为Lambda的泊松分布随机数? 4.1.4??通用函数求各分布的随机数据? 命令??求指定分布的随机数?函数??random? var cpro_psid =\?136? 格式??y?=?random('name',A1,A2,A3,m,n)???%name的取值见表4-2；A1，A2，A3为分 布的参数；m，n指定随机数的行和列? 例4-3??产生12（3行4列）个均值为2，标准差为0.3的正态分布随机数? >>?y=random('norm',2,0.3,3,4)?y?=? ????2.3567????2.0524????1.8235????2.0342?????1.9887????1.9440????2.6550????2.3200?????2.0982????2.2177????1.9591????2.0178? 4.2??随机变量的概率密度计算?

4.2.1??通用函数计算概率密度函数值?

命令??通用函数计算概率密度函数值?函数??pdf? 格式??Y=pdf(name，K，A)?

Y=pdf(name，K，A，B)?Y=pdf(name，K，A，B，C)?

说明??返回在X=K处、参数为A、B、C的概率密度值，对于不同的分布，参数个数是不同；name为分布函数名，其取值如表4-2。?