MATLAB全部的随机函数（二）

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11．lognrnd()
7 i5 G! U( ^( ?" ^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。
3 \( B+ @) M4 O& o) G
- \8 u" U# F4 y4 g( x) H8 }( ^生成对数正态分布随机数的语法是：
7 L9 r+ c# H9 a1 w6 U- Mlognrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])
/ G6 e" ]: m  M12．raylrnd()
% z! I% B0 I3 d" m: Z, U- N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。
生成瑞利分布随机数的语法是：
raylrnd(B,[M,N,P,...])
: D; j" r6 d  B- c' S( T2 N13．wblrnd()
+ r/ N& G" L+ W6 d. e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。

  K. C% M4 w2 S) |/ @& D/ y! M4 R生成Weibull分布随机数的语法是：
% C8 T' i( J* Z3 ^+ [- iwblrnd(A,B,[M,N,P,...])
: `3 `- D% C/ ^  a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
) \0 @% M2 s- u: p/ q! }4 R查找。
c. 离散型分布随机数
离散分布的随机数可能的取值是离散的，一般是整数。
14．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：
unidrnd(n,[M,N,P,...])
' L6 x0 x& s6 W, R# Z5 b% 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：
unidrnd(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
, w0 h1 p' I, ]# z9 X3 o$ z( O, E生成的随机数大致的分布。
x=unidrnd(9,100000,1);
hist(x,9);
可见，每个整数的取值可能性基本相同。
15．binornd()
( m) U8 k2 ^$ r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：
) W% v2 C, V4 n( @binornd(n,p,[M,N,P,...])
! _! F) Z6 e# G+ i# n' L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：
binornd(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
binornd(10,0.3,5) %生成5行5列的随机数矩阵
binornd(10,0.3,[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
2 y3 @+ R: a# T9 v- B, ?! }2 r5 b生成的随机数大致的分布。
x=binornd(10,0.45,100000,1);
' G0 H  g& ~/ ]7 ^: {, \! ehist(x,11);
5 j- U7 O  g3 h+ F: P* v3 v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。
. v8 L$ D4 v- ?8 a( M7 w. J3 T& |; Q16．geornd()
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：
* O3 ?  s+ r4 `" t5 qgeornd(p,[M,N,P,...])
3 ?  p+ H0 r' B/ E! A" E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：
geornd(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
4 a3 M4 F7 ?. T$ \/ b/ H  G' G! lgeornd(0.4,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
0 \8 R5 F3 w3 ^%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
  g& ~/ ]$ r! ]$ V  e8 u( D生成的随机数大致的分布。
x=geornd(0.4,100000,1);
hist(x,50);
) H; |7 L  M8 _6 t17．poissrnd()
1 F8 H9 R% N* e" [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：
5 D/ V3 W# l( F, i& y" q6 A- ageornd(p,[M,N,P,...])
; X* o4 q- [4 x+ A  w& M  E5 g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
poissrnd(2,5) %生成5行5列的随机数矩阵
8 n# b$ D) U& v. l9 V3 epoissrnd(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);
( d8 R" |3 ^( w" P6 yhist(x,50);
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。

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