MATLAB全部的随机函数（二）

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11．lognrnd()
生成服从对数正态分布的随机数。其有两个参数：mu和sigma，服从这个这样的随机数取对数后就服从均值为mu，标准差为sigma的正态分布。下图是mu=-1, sigma=1/1.2的对数正态分布的PDF图形。
. u, E* f# R* b  _* |1 d' u# K
生成对数正态分布随机数的语法是：
lognrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])
& [9 L1 V0 A; g9 u% _12．raylrnd()
生成服从瑞利（Rayleigh）分布的随机数。其分布有1个参数：B。下图是B=2的瑞利分布的PDF图形。
. [+ J, }, Q# Q& O( N% Z( _2 Q生成瑞利分布随机数的语法是：
  c% O, s, b1 O$ |( d. Vraylrnd(B,[M,N,P,...])
3 L7 Z5 J8 z  V$ W! o0 [* i( p$ B13．wblrnd()
生成服从威布尔（Weibull）分布的随机数。其分布有2个参数：scale 参数 A和shape 参数 B。下图是A=3，B=2的Weibull分布的PDF图形。
9 u  T5 E! @+ M7 ], M/ v
7 X# ~" i" f2 \: v5 _; _# {生成Weibull分布随机数的语法是：
wblrnd(A,B,[M,N,P,...])
还有非中心卡方分布(ncx2rnd)，非中心F分布(ncfrnd)，非中心t分布（nctrnd)，括号中是生成服从这些分布的函数，具体用法用：
help 函数名
. o; ?/ l) ~  p% U( R/ s+ s查找。
5 e1 [# Y7 n: L9 k, qc. 离散型分布随机数
! Q- p( k/ D, \% p) P* [. ?离散分布的随机数可能的取值是离散的，一般是整数。
  B! X3 t2 u! W+ Q0 r  ]6 b14．unidrnd()
此函数生成服从离散均匀分布的随机数。Unifrnd是在某个区间内均匀选取实数（可为小数或整数），Unidrnd是均匀选取整数随机数。离散均匀分布随机数有1个参数：n, 表示从{1, 2, 3, ... N}这n个整数中以相同的概率抽样。基本语法：
5 g1 _+ A0 x! ]unidrnd(n,[M,N,P,...])
这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子：
$ n* x0 g" T! R$ ?$ o, Dunidrnd(5,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
unidrnd(5,5) %生成5行5列的随机数矩阵
unidrnd(5,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
%注：上述语句生成的随机数所服从的参数为(10,0.3)的二项分布
生成的随机数大致的分布。
3 J- e8 ^9 u0 U5 t7 X& ?, Yx=unidrnd(9,100000,1);
. w7 z& P% p+ Lhist(x,9);
0 n/ Y: N5 M" m4 B9 R& B0 C" g1 N可见，每个整数的取值可能性基本相同。
15．binornd()
* k9 x8 f, l; ?; }! K( I此函数生成服从二项分布的随机数。二项分布有2个参数：n,p。考虑一个打靶的例子，每枪命中率为p，共射击N枪，那么一共击中的次数就服从参数为（N,p）的二项分布。注意p要小于等于1且非负，N要为整数。基本语法：
5 `6 W* X  }5 }binornd(n,p,[M,N,P,...])
生成的随机数服从参数为(N,p)的二项分布，这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子：
# h5 b5 r1 V' Xbinornd(10,0.3,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
# S& s8 B, J; u& qbinornd(10,0.3,5) %生成5行5列的随机数矩阵
  Z3 ~: g6 \  ?1 V, Jbinornd(10,0.3,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
7 Z9 o+ S; |1 |%注：上述语句生成的随机数所服从的参数为(10,0.3)的二项分布
生成的随机数大致的分布。
x=binornd(10,0.45,100000,1);
hist(x,11);
我们可以将此直方图解释为，假设每枪射击命中率为0.45，每论射击10次，共进行10万轮，这个图就表示这10万轮每轮命中成绩可能的一种情况。
16．geornd()
" S  Q, _6 G; M) {/ {. G. g此函数生成服从几何分布的随机数。几何分布的参数只有一个：p。几何分布的现实意义可以解释为，打靶命中率为p，不断地打靶，直到第一次命中目标时没有击中次数之和。注意p是概率，所以要小于等于1且非负。基本语法：
$ |: L8 `& O" Z0 M; G. m" @geornd(p,[M,N,P,...])
! T. o  L9 v6 q$ G8 J这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子：
1 v$ o3 A: O! j4 x; d0 M* U5 b. Rgeornd(0.4,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
geornd(0.4,5) %生成5行5列的随机数矩阵
$ C* G4 e7 `; I. |2 ugeornd(0.4,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
8 I1 o  T- W. `9 x- F& {%注：上述语句生成的随机数所服从的参数为(0.4)的二项分布
生成的随机数大致的分布。
x=geornd(0.4,100000,1);
hist(x,50);
9 b9 H" S4 ^7 ^8 l9 b17．poissrnd()
此函数生成服从泊松(Poisson)分布的随机数。泊松分布的参数只有一个：lambda。此参数要大于零。基本语法：
! ]6 [2 ~, t2 v3 lgeornd(p,[M,N,P,...])
这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子：
poissrnd(2,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
7 C6 W4 n4 f. wpoissrnd(2,5) %生成5行5列的随机数矩阵
. P% C3 Q! I: _7 C# ^) U# dpoissrnd(2,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
%注：上述语句生成的随机数所服从的参数为(2)的泊松分布
生成的随机数大致的分布。
x=poissrnd(2,100000,1);
* J4 B7 s% C% Q, O7 u+ R" Ehist(x,50);
+ l* M3 |5 e; L5 N' S  c其他离散分布还有超几何分布(Hyper-geometric, 函数是hygernd)等，详细见Matlab帮助文档。
# O: b# z% s. |& t( A  i

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