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)
normrnd函数用法
R =
    3
>> R=binornd(10,0.5,1,6)
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 
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 ="u2572954"。 var cpro_pswidth =966。 var cpro_psheight =120
 
 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。 
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 'Negative Binomial' 负二项式分布 'ncf' 或 'Noncentral F' 非中心F分布 'nct' 或 'Noncentral t' 
非中心t分布 'ncx2' 或 'Noncentral Chi-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 'Discrete Uniform' 离散均匀分布 'weib' 
或 
'Weibull' 
Weibull分布 
例如二项分布：设一次实验，事件A发生的概率为p，那么，在n次独立重复实验中，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) 

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