johnsrnd
约翰逊系统随机数字
语法
r = johnsrnd(分位数,m, n)
r = johnsrnd(分位数)
[r,类型]= johnsrnd (…)
[r、类型系数]= johnsrnd (…)
描述
r = johnsrnd(分位数,m, n)返回一个米——- - - - - -n矩阵的随机数字来自约翰逊的分布系统,满足分位数规范给出的分位数。分位数是一个研制出向量的所需的分布分位数对应于标准正态分位数(-1.5 - -0.5 0.5 - 1.5)。换句话说,你指定一个从中随机值分布累积概率通过指定对应的分位数(0.067 - 0.309 0.691 - 0.933)。分位数也可能是一个2——- - - - - -4矩阵的第一行包含四个标准正态分位数,和第二行中包含所需的相应的分位点的分布。标准正态分位数必须间隔均匀。
请注意
因为r是一个随机样本,其样本分位数通常从指定的分布分位数有所不同。
r = johnsrnd(分位数)返回标量值。
r = johnsrnd(分位数,m, n,…)或r = johnsrnd(分位数(m, n,…))返回一个米——- - - - - -n——-…数组中。
[r,类型]= johnsrnd (…)返回指定的类型分布在约翰逊系统。类型是“锡”,“SL”,“某人”,或“苏”。集米和n为零来确定分布类型而不产生任何随机值。
约翰逊的四种分布类型系统对应于以下正常随机变量的转换:
[r、类型系数]= johnsrnd (…)返回系数系数定义了分布的转换。系数是(伽马,η,ελ)。如果z是标准正态随机变量和h是上面定义的转换之一,r =λ* h ((z-gamma) / eta) +ε是一个随机变量的分布类型对应h。
例子
生成随机样本使用约翰逊系统
这个例子展示了几种不同的方法使用约翰逊系统灵活分配家庭产生随机数和适合样本数据的分布。
生成随机值较长的尾巴比标准正常。
rng默认的;%的再现性r = johnsrnd ([-1.7 -。5。5 1.7),1000,(1);图;qqplot (r);
生成随机值向右倾斜。
r = johnsrnd ([-1.3 -。5。5 1.7),1000,(1);图;qqplot (r);
生成随机值相匹配的一些示例数据在右边的尾巴。
负载carbig;qnorm = [。5 1 1.5 - 2);q =分位数(加速度,normcdf (qnorm));r = johnsrnd ([qnorm; q], 1000,1);问;分位数(r, normcdf (qnorm)))
ans =2×416.7000 18.2086 19.5376 21.7263 16.6986 18.2220 19.9078 22.0918
确定类型和分布系数。
[r、类型系数]= johnsrnd ([qnorm; q], 0)
r = []
类型= '苏'
系数=1×41.0920 0.5829 18.4382 1.4494
