MATLAB产生各种分布的随机数

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：rand4，二类分布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mmnn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norminvX=norminv(P,mu,sigma)正态逆累积分布函数expinvX=expinv(P,mu)指数逆累积分布函数weibinvX=weibinv(P,A,B)威布尔逆累积分布函数logninvX=logninv(P,mu,sigma)对数正态逆累积分布函数Chi2invX=chi2inv(P,A,B)卡方逆累积分布函数BetainvX=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4-1R=binornd(10,0.5)R=3R=binornd(10,0.5,1,6)R=813764R=binornd(10,0.5,[1,10])R=6846753562R=binornd(10,0.5,[2,3])R=758656n=10:10:60;r1=binornd(n,1./n)r1=210112r2=binornd(n,1./n,[16])r2=0121314.1.2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4-2n1=normrnd(1:6,1./(1:6))n1=2.16502.31343.02504.08794.86076.2827n2=normrnd(0,1,[15])n2=0.05911.79710.26410.8717-1.4462n3=normrnd([123;456],0.1,2,3)%mu为均值矩阵n3=0.92991.93612.96404.12465.05775.9864R=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=9.783710.06279.42689.167210.143810.59554.1.3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Unifrndunifrnd(A,B,m,n)[A,B]上均匀分布(连续)随机数Unidrndunidrnd(N,m,n)均匀分布（离散）随机数Exprndexprnd(Lambda,m,n)参数为Lambda的指数分布随机数Normrndnormrnd(MU,SIGMA,m,n)参数为MU，SIGMA的正态分布随机数chi2rndchi2rnd(N,m,n)自由度为N的卡方分布随机数Trndtrnd(N,m,n)自由度为N的t分布随机数Frndfrnd(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gamrndgamrnd(A,B,m,n)参数为A,B的分布随机数betarndbetarnd(A,B,m,n)参数为A,B的分布随机数lognrndlognrnd(MU,SIGMA,m,n)参数为MU,SIGMA的对数正态分布随机数nbinrndnbinrnd(R,P,m,n)参数为R，P的负二项式分布随机数ncfrndncfrnd(N1,N2,delta,m,n)参数为N1，N2，delta的非中心F分布随机数nctrndnctrnd(N,delta,m,n)参数为N，delta的非中心t分布随机数ncx2rndncx2rnd(N,delta,m,n)参数为N，delta的非中心卡方分布随机数raylrndraylrnd(B,m,n)参数为B的瑞利分布随机数weibrndweibrnd(A,B,m,n)参数为A,B的韦伯分布随机数binorndbinornd(N,P,m,n)参数为N,p的二项分布随机数georndgeornd(P,m,n)参数为p的几何分布随机数hygerndhygernd(M,K,N,m,n)参数为M，K，N的超几何分布随机数Poissrndpoissrnd(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randomvarcpro_psid=u2572954;varcpro_pswidth=966;varcpro_psheight=120136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=2.35672.05241.82352.03421.98871.94402.65502.32002.09822.21771.95912.01784.2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。表4-2常见分布函数表name的取值函数说明'beta'或'Beta'Beta分布'bino'或'Binomial'二项分布'chi2'或'Chisquare'卡方分布'exp'或'Exponential'指数分布'f'或'F'F分布'gam'或'Gamma'GAMMA分布'geo'或'Geometric'几何分布'hyge'或'Hypergeometric'超几何分布'logn'或'Lognormal'对数正态分布'nbin'或'NegativeBinomial'负二项式分布'ncf'或'NoncentralF'非中心F分布'nct'或'Noncentralt'非中心t分布'ncx2'或'NoncentralChi-square'非中心卡方分布'norm'或'Normal'正态分布'poiss'或'Poisson'泊松分布'rayl'或'Rayleigh'瑞利分布't'或'T'T分布'unif'或'Uniform'均匀分布'unid'或'DiscreteUniform'离散均匀分布'weib'或'Weibull'Weibull分布例如二项分布：设一次试验，事件A发生的概率为p，那么，在n次独立重复试验中，事件A恰好发生K次的概率P_K为：P_K=P{X=K}=pdf('bino'，K，n，p)例4-4计算正态分布N（0，1）的随机变量X在点0.6578的密度函数值。Matlab的随机函数（高斯分布均匀分布其它分布）Matlab中随机数生成器主要有：betarnd贝塔分布的随机数生成器binornd二项分布的随机数生成器chi2rnd卡方分布的随机数生成器exprnd指数分布的随机数生成器frndf分布的随机数生成器gamrnd伽玛分布的随机数生成器geornd几何分布的随机数生成器hygernd超几何分布的随机数生成器lognrnd对数正态分布的随机数生成器nbinrnd负二项分布的随机数生成器ncfrnd非中心f分布的随机数生成器nctrnd非中心t分布的随机数生成器ncx2rnd非中心卡方分布的随机数生成器normrnd正态（高斯）分布的随机数生成器，normrnd(a,b,c,d)：产生均值为a、方差为b大小为cXd的随机矩阵poissrnd泊松分布的随机数生成器rand：产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数，rand(n)：生成0到1之间的n阶随机数方阵，rand(m,n)：生成0到1之间的m×n的随机数矩阵randn：产生均值为0、方差为1的高斯白噪声，使用方式同rand注：rand是0-1的均匀分布，randn是均值为0方差为1的正态分布randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列raylrnd瑞利分布的随机数生成器trnd学生氏t分布的随机数生成器unidrnd离散均匀分布的随机数生成器unifrnd连续均匀分布的随机数生成器weibrnd威布尔分布的随机数生成器以下介绍利用Matlab产生均值为0，方差为1的符合正态分布的高斯随机数。我们利用的函数为normrnd(a,b,c,d)：产生均值为a、标准为b大小为cXd的随机矩阵，它有如下三种参数形式：R＝normrnd(μ,σ)R＝normrnd(μ,σ)：生成服从正态分布（μ参数代表均值，σ参数代表标准差）的随机数。输入的向量或矩阵μ和σ必须形式相同，输出R也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的矩阵。R＝normrnd(μ,σ,m)R＝norrmrnd(μ,σ,m)：生成服从正态分布（μ参数代表均值，σ参数代表标准差）的随机数矩阵，矩阵的形式由m定义。m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R中行与列的维数。R＝normrnd(μ,σ,m,n)R＝normrnd(μ,σ,m,n)：生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。其中μ为均值，σ为标准方差，m、n为矩阵大小；-----------------------------------------------------------------R=normrnd(0,1,4,4)%产生4×4的标准正态分布矩阵R=0.53770.31883.57840.72541.8339-1.30772.7694-0.0631-2.2588-0.4336-1.34990.71470.86220.34263.0349-0.2050var(R)%默认方差公式ans=3.08680.60855.12530.2465var(R,0)%默认方差公式（N-1）ans=3.08680.60855.12530.2465var(R,1)%方差公式（N）ans=2.31510.45643.84400.1849var(R,0,1)%列操作，第二参数为方差方式，第三参数为行、列标记ans=3.08680.60855.12530.2465var(R,0,2)%行操作，第二参数为方差方式，第三参数为行、列标记ans=2.35493.37821.61842.0146var(R')%checktheansans=2.35493.37821.61842.0146var(R(:))%矩阵所有元素的方差ans=2.6020