binornd

Случайные числа от биномиального распределения

свернуть все на странице

Синтаксис

r = binornd(n,p)
r = binornd(n,p,sz1,...,szN)
r = binornd(n,p,[sz1,...,szN])

Описание

пример

r = binornd(n,p) генерирует случайные числа от биномиального распределения, заданного количеством испытаний n и вероятность успеха для каждого испытательного p.

n и p могут быть векторами, матрицами или многомерными массивами, одного размера. Также один или несколько аргументов могут быть скалярами. Функция binornd расширяет скалярные входные параметры до постоянных массивов с теми же размерностями как другие входные параметры. Функция возвращает вектор, матрицу или многомерный массив r, одного размера как n и p.

пример

r = binornd(n,p,sz1,...,szN)или r = binornd(n,p,[sz1,...,szN]) генерирует sz1 -by-szN массивом, содержащим случайные числа от биномиального распределения со скалярными параметрами n и p.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте массив случайных чисел от биномиальных распределений. Для каждого распределения вы задаете количество испытаний и вероятность успеха для каждого испытания.

Задайте количества испытаний.

n = 10:10:60
n = 1×6

    10    20    30    40    50    60

Задайте вероятности успеха для каждого испытания.

p = 1./n
p = 1×6

    0.1000    0.0500    0.0333    0.0250    0.0200    0.0167

Сгенерируйте случайные числа от биномиальных распределений.

r = binornd(n,p)
r = 1×6

     0     1     1     0     1     1
Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте массив случайных чисел от одного биномиального распределения. Здесь, параметры распределения n и p являются скалярами.

Используйте функцию binornd, чтобы сгенерировать случайные числа от биномиального распределения с 100 испытаниями, где вероятность успеха в каждом испытании 0.2. Функция возвращает один номер.

r_scalar = binornd(100,0.2)
r_scalar = 20

Сгенерируйте массив 2х3 случайных чисел от того же распределения путем определения размерностей нужного массива.

r_array = binornd(100,0.2,2,3)
r_array = 2×3

    18    23    20
    18    24    23

Также задайте размерности нужного массива как вектор.

r_array = binornd(100,0.2,[2 3])
r_array = 2×3

    21    21    20
    26    18    23

Входные параметры

свернуть все

Количество испытаний, заданных как положительное целое число или массив положительных целых чисел.

Пример: [10 20 50 100]

Типы данных: single | double

Вероятность успеха для каждого испытания, заданного как скалярное значение или массив скалярных значений. Все значения p должны принадлежать интервалу [0 1].

Пример: [0.01 0.1 0.5 0.7]

Типы данных: single | double

Размер каждой размерности, заданной как целые числа или вектор - строка из целых чисел. Например, определение 5,3,2 или [5,3,2] генерирует 5 3 2 массивами случайных чисел от биномиального распределения вероятностей.

Если или n или p являются массивом, то заданные измерения sz1,...,szN должны совпадать с общими размерностями n и p после любого необходимого скалярного расширения. Значения по умолчанию sz1,...,szN являются общими размерностями.

  • Если вы задаете одно значение sz1, то r является квадратной матрицей размера sz1.

  • Если размером какой-либо размерности является 0 или отрицательный, то r является пустым массивом.

  • После второго измерения binornd игнорирует последующие измерения с размером 1. Например, binornd (3,1,1,1) производит вектор 3 на 1 случайных чисел.

Пример: 5,3,2 или [5,3,2]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Случайные числа от биномиального распределения, возвращенного как скалярное значение или массив скалярных значений.

Типы данных: single | double

Альтернативная функциональность

  • binornd является функционально-специализированным к биномиальному распределению. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает родовой функции random, который поддерживает различные распределения вероятностей. Чтобы использовать random, задайте имя распределения вероятностей и его параметры. Также создайте распределение вероятностей BinomialDistribution, возражают и передают объект как входной параметр. Обратите внимание на то, что специфичный для распределения функциональный binornd быстрее, чем родовая функция random.

  • Чтобы сгенерировать случайные числа в интерактивном режиме, используйте randtool, пользовательский интерфейс генерации случайных чисел.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте