pearsrnd

Системные случайные числа Пирсона

Синтаксис

r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt,m,n)
r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt)
r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt,m,n,...)
r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt,[m,n,...])
[r,type] = pearsrnd(...)
[r,type,coefs] = pearsrnd(...)

Описание

r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt,m,n) возвращает m-by-n матрица случайных чисел, чертивших от распределения в системе Пирсона со средним mu, стандартное отклонение sigma, скошенность skew и эксцесс kurt. Параметры mu, sigma, skew и kurt должны быть скалярами.

Примечание

Поскольку r является случайной выборкой, ее демонстрационные моменты, особенно скошенность и эксцесс, обычно отличаются несколько с заданных моментов распределения.

pearsrnd использует определение эксцесса, для которого нормальное распределение имеет эксцесс 3. Некоторые определения эксцесса вычитают 3, так, чтобы нормальное распределение имело эксцесс 0. Функция pearsrnd не использует это соглашение.

Некоторые комбинации моментов не допустимы; в частности, эксцесс должен быть больше, чем квадрат скошенности плюс 1. Эксцесс нормального распределения задан, чтобы быть 3.

r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt) возвращает скалярное значение.

r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt,m,n,...) или r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt,[m,n,...]) возвращает m-by-n-by-... массив.

[r,type] = pearsrnd(...) возвращает тип заданного распределения в системе Пирсона. type является скалярным целым числом от 0 до 7. Установите m и n к 0 идентифицировать тип распределения, не генерация случайные значения.

Семь типов распределения в системе Пирсона соответствуют следующим дистрибутивам:

  • 0Нормальное распределение

  • 1Бета распределение с четырьмя параметрами

  • 2 — Симметричное бета распределение с четырьмя параметрами

  • 3Гамма распределение с тремя параметрами

  • 4 — Не связанный с любым стандартным распределением. Плотность пропорциональна:

    (1 + ((xa)/b) 2) c exp (–d arctan ((xa)/b)).

  • 5 — Обратное гамма распределение шкалы местоположения

  • 6 — распределение шкалы местоположения F

  • 7 — Распределение шкалы местоположения t студента

[r,type,coefs] = pearsrnd(...) возвращает коэффициенты coefs квадратичного полинома, который задает распределение через дифференциальное уравнение

ddxжурнал(p(x))=(a+x)c(0)+c(1)x+c(2)x2.

Примеры

Сгенерируйте случайные значения от стандартного нормального распределения:

r = pearsrnd(0,1,0,3,100,1);  % Equivalent to randn(100,1)
Определите тип распределения:
[r,type] = pearsrnd(0,1,1,4,0,0);
r =
     []
type =
     1

Ссылки

[1] Джонсон, N.L., С. Коц и Н. Бэлэкришнэн (1994) непрерывные одномерные распределения, объем 1, Wiley-межнаука, Pg 15, Eqn 12.33.

Расширенные возможности

Представленный в R2006a