主要内容

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随机

乱数

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構文

R =随机(“名字”,)
R =随机(“名字”,A, B)
R =随机(“名字”,A, B, C)
R =随机(“名字”,A, B, C, D)
R =随机(pd)
随机(R =＿＿＿、sz1 szN……)
随机(R =＿＿＿、深圳)

説明

例

R=随机(“名字”，一个）は,“名字”と分布パラメーター一个によって指定された1パラメーターの分布族から派生する乱数を返します。

例

R=随机(“名字”，一个，B）は,“名字”と分布パラメーター一个およびBによって指定された2パラメーターの分布族から派生する乱数を返します。

R=随机(“名字”，一个，B，C）は,“名字”と分布パラメーター一个、BおよびCによって指定された3パラメーターの分布族から派生する乱数を返します。

R=随机(“名字”，一个，B，C，D）は,“名字”と分布パラメーター一个、B、CおよびDによって指定された4パラメーターの分布族から派生する乱数を返します。

例

R=随机(pd）は,確率分布オブジェクトpdから派生する乱数を返します。

例

R=随机(＿＿＿，sz1,…,szN）は,前の構文のいずれかの入力引数を使用して,指定された確率分布から乱数の配列を生成します。ここで,sz1,…,szNは各次元のサイズを示します。

例

R=随机(＿＿＿，深圳）は,前の構文のいずれかの入力引数を使用して,指定された確率分布から乱数の配列を生成します。ここで,ベクトル深圳は大小(r)を指定します。

例

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標準正規確率分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist (“正常”）
pd =正态分布正态分布mu = 0 sigma = 1

分布から1つの乱数を生成します。

rng (“默认”）%的再现性r1 =随机(pd)
r1 = 0.5377

または,名前とパラメーターを指定することにより,標準正規乱数を生成できます。

r2 =随机(“正常”, 0,1)
r2 = 1.8339
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乱数発生器の現在の状態を保存します。次に,レートパラメーター5をもつポアソン分布から乱数を生成します。

s =提高;随机(r =“泊松”5)
r = 5

乱数発生器の状態を年代に戻してから,新しい乱数を作成します。値は前と同じです。

rng(年代);r1 =随机(“泊松”5)
r1 = 5
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既存の配列と同じサイズをもつ,乱数の行列を作成します。形状パラメーター2および0,スケールパラメーター1位置パラメーター0をもつ安定分布を使用します。

A = [32 2;2 1];深圳=大小(A);随机(R =“稳定”2 0 1 0,深圳)
R =2×20.7604 -3.1945 2.5935 1.2193

上記の2行のコードを結合して1行にすることができます。

随机(R =“稳定”2 0 1 0,大小(A))
R =2×20.4508 -0.6132 -1.8494 0.4845
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既定のパラメーター値を使用してワイブル確率分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist (“威布尔”）
pd = Weibull分布Weibull分布A = 1 B = 1

この分布から乱数を生成します。

rng (“默认”）%的再现性r =随机(pd, 10000, (1);

100年個のビンを使用して,ワイブル分布をあてはめたヒストグラムを作成します。

histfit (r, 100,“威布尔”）

图中包含一个坐标轴。轴包含两个类型为bar, line的对象。

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標準正規確率分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist (“正常”）
pd =正态分布正态分布mu = 0 sigma = 1

分布から乱数の2 x 3 x 2の配列を生成します。

r =随机(pd(2、3、2))
R = R (:，: 2) = -0.4336 3.5784 -1.3499 0.3426 2.7694 3.0349

入力引数

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確率分布名。次の表のいずれかの確率分布名を指定します。

“名字” 分布 入力パラメーター一个 入力パラメーターB 入力パラメーターC 入力パラメーターD
“β” ベータ分布 1番目の形状パラメーター 2番目の形状パラメーターb - - - - - - - - - - - -
“二” 二項分布 試行回数n 各試行の成功確率p - - - - - - - - - - - -
“BirnbaumSaunders” バーンバウム・サンダース分布 スケールパラメーターβ 形状パラメーターγ - - - - - - - - - - - -
“毛刺” 第十二ブール型分布 スケールパラメーターα 1番目の形状パラメーターc 2番目の形状パラメーターk - - - - - -
“Chisquare” カイ二乗分布 自由度ν - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“指数” 指数分布 平均値μ - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“极端值” 極値分布 位置パラメーターμ スケールパラメーターσ - - - - - - - - - - - -
“F” F分布 分子の自由度ν1 分母の自由度ν2 - - - - - - - - - - - -
“伽马” ガンマ分布 形状パラメーター スケールパラメーターb - - - - - - - - - - - -
“广义极值” 一般化極値分布 形状パラメーターk スケールパラメーターσ 位置パラメーターμ - - - - - -
广义帕累托的 一般化パレート分布 裾の指数(形状)パラメーターk スケールパラメーターσ しきい値(位置)パラメーターμ - - - - - -
“几何” 幾何分布 確率パラメーターp - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“HalfNormal” 半正規分布 位置パラメーターμ スケールパラメーターσ - - - - - - - - - - - -
“超几何” 超幾何分布 母集団のサイズm 母集団内で対象となる特徴をもつ項目の個数k 抽出した標本の個数n - - - - - -
“InverseGaussian” 逆ガウス分布 スケールパラメーターμ 形状パラメーターλ - - - - - - - - - - - -
“物流” ロジスティック分布 平均値μ スケールパラメーターσ - - - - - - - - - - - -
“LogLogistic” 対数ロジスティック分布 対数値の平均μ 対数値のスケールパラメーターσ - - - - - - - - - - - -
对数正态的 対数正規分布 対数値の平均μ 対数値の標準偏差σ - - - - - - - - - - - -
“Nakagami” 仲上分布 形状パラメーターμ スケールパラメーターω - - - - - - - - - - - -
“负二项” 負の二項分布 成功回数r 1回の試行における成功確率p - - - - - - - - - - - -
“非中心F” 非心F分布 分子の自由度ν1 分母の自由度ν2 非心度パラメーターδ - - - - - -
“非中心t” 非心t分布 自由度ν 非心度パラメーターδ - - - - - - - - - - - -
“非中心卡方” 非心カイ二乗分布 自由度ν 非心度パラメーターδ - - - - - - - - - - - -
“正常” 正規分布 平均値μ 標準偏差σ - - - - - - - - - - - -
“泊松” ポアソン分布 平均値λ - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“瑞利” レイリー分布 スケールパラメーターb - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“Rician” ライス分布 非心度パラメーター年代 スケールパラメーターσ - - - - - - - - - - - -
“稳定” 安定分布 1番目の形状パラメーターα 2番目の形状パラメーターβ スケールパラメーターγ 位置パラメーターδ
“T” スチューデントのt分布 自由度ν - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“tLocationScale” t位置,スケール分布 位置パラメーターμ スケールパラメーターσ 形状パラメーターν - - - - - -
“统一” 一様分布 (連続) 下限端点(最小) 上限端点(最大)b - - - - - - - - - - - -
离散均匀的 一様分布 (離散) 最大観測可能値n - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“威布尔” ワイブル分布 スケールパラメーター 形状パラメーターb - - - - - - - - - - - -

例:“正常”

1番目の確率分布パラメーター。スカラー値またはスカラー値の配列を指定します。

入力引数一个、B、CおよびDの1つ以上が配列である場合,配列のサイズは同じでなければなりません。この場合,随机は配列入力と同じサイズの定数配列に各スカラー入力を拡張します。各分布の一个、B、CおよびDの定義については,“名字”を参照してください。

データ型:单|双

2番目の確率分布パラメーター。スカラー値またはスカラー値の配列を指定します。

入力引数一个、B、CおよびDの1つ以上が配列である場合,配列のサイズは同じでなければなりません。この場合,随机は配列入力と同じサイズの定数配列に各スカラー入力を拡張します。各分布の一个、B、CおよびDの定義については,“名字”を参照してください。

データ型:单|双

3番目の確率分布パラメーター。スカラー値またはスカラー値の配列を指定します。

入力引数一个、B、CおよびDの1つ以上が配列である場合,配列のサイズは同じでなければなりません。この場合,随机は配列入力と同じサイズの定数配列に各スカラー入力を拡張します。各分布の一个、B、CおよびDの定義については,“名字”を参照してください。

データ型:单|双

4番目の確率分布パラメーター。スカラー値またはスカラー値の配列を指定します。

入力引数一个、B、CおよびDの1つ以上が配列である場合,配列のサイズは同じでなければなりません。この場合,随机は配列入力と同じサイズの定数配列に各スカラー入力を拡張します。各分布の一个、B、CおよびDの定義については,“名字”を参照してください。

データ型:单|双

確率分布。次の表の関数またはアプリで作成した確率分布オブジェクトを指定します。

関数またはアプリ 説明
makedist 指定されたパラメーター値を使用して確率分布オブジェクトを作成します。
fitdist 確率分布オブジェクトを標本データにあてはめます。
分布更健康 対話型の分布钳工アプリを使用して確率分布を標本データにあてはめ,あてはめたオブジェクトをワークスペースにエクスポートします。
paretotails 裾が一般化パレート分布になっている区分的分布オブジェクトを作成します。

各次元のサイズ。整数値として指定します。たとえば、5、3、2を指定すると,指定した確率分布から5 x 3 x 2の乱数の配列が生成されます。

入力引数一个、B、C、Dの1つ以上が配列である場合は,必要なスカラー拡張後の一个、B、CおよびDの共通次元に一致する次元sz1,…,szNを指定しなければなりません。sz1,…,szNの既定値は共通次元です。

  • 単一の値sz1を指定した場合,Rはサイズsz1行sz1列の正方行列になります。

  • いずれかの次元のサイズが0または負である場合,Rは空の配列になります。

  • 2次元を超える場合,随机はサイズ1の後続次元を無視します。たとえば,3, 1, 1, 1を指定すると3行1列の乱数のベクトルが生成されます。

例:5、3、2

データ型:单|双

各次元のサイズ。整数の行ベクトルとして指定します。たとえば,(5 3 2)を指定すると,指定した確率分布から5 x 3 x 2の乱数の配列が生成されます。

入力引数一个、B、C、Dの1つ以上が配列である場合は,必要なスカラー拡張後の一个、B、CおよびDの共通次元に一致する次元深圳を指定しなければなりません。深圳の既定値は共通次元です。

  • 単一の値(sz1)を指定した場合,Rはサイズsz1行sz1列の正方行列になります。

  • いずれかの次元のサイズが0または負である場合,Rは空の配列になります。

  • 2次元を超える場合,随机はサイズ1の後続次元を無視します。たとえば,[3 1 1 1]を指定すると3行1列の乱数のベクトルが生成されます。

例:(5 3 2)

データ型:单|双

出力引数

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指定した確率分布から生成された乱数。スカラー値,またはsz1,…,szNと深圳のいずれかで指定された次元をもつスカラー値の配列として返されます。

分布パラメーター一个、B、CまたはDを指定した場合,Rの各要素は,一个、B、CおよびD内の対応する要素によって指定された分布から生成された乱数です。

代替機能

  • 随机は,名前“名字”によって指定された分布,または確率分布オブジェクトpdのいずれも受け入れる汎用関数です。正規分布の場合はrandnやnormrnd,二項分布の場合はbinorndなど,分布特有の関数を使用する方が高速です。分布特有の関数の一覧については,サポートされている分布を参照してください。

  • 乱数を対話的に生成するには,乱数発生用ユーザーインターフェイスrandtoolを使用します。

拡張機能

参考

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トピック

R2006aより前に導入

统计和机器学习工具箱ドキュメンテーション

サポート

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