статистика::

Сгенерируйте генератор случайных чисел для гаммы, отклоняется

Блокноты MuPAD® будут демонтированы в будущем релизе. Используйте live скрипты MATLAB® вместо этого.

Live скрипты MATLAB поддерживают большую часть функциональности MuPAD, хотя существуют некоторые различия. Для получения дополнительной информации смотрите, Преобразовывают Notebook MuPAD в Live скрипты MATLAB.

Синтаксис

stats::gammaRandom(a, b, <Seed = n>)

Описание

stats::gammaRandom(a, b) возвращает процедуру, которая производит гамму, отклоняет (случайные числа) с параметром формы a> 0 и масштабный коэффициент b> 0.

Процедура f:=stats::gammaRandom(a, b) может быть названа в форме f(). Возвращаемое значение f() является или числом с плавающей запятой или символьным выражением:

Если a и b могут быть преобразованы в положительные числа с плавающей запятой, то f() возвращает неотрицательное число с плавающей запятой.

Во всех других случаях stats::gammaRandom(a, b)() возвращен символически.

Численные значения a и b только приняты, если они действительны и положительны.

Значения X = f() распределяются случайным образом согласно кумулятивной функции распределения гамма распределения с параметрами a и b. Для любых 0 ≤ x, вероятность, что Xx дают

.

Без опции Seed = n, начальный seed выбран внутренне. Этот начальный seed установлен в значение по умолчанию, когда MuPAD® запускается. Таким образом, каждый раз, когда MuPAD запускается или повторно инициализируется с функцией reset, случайные генераторы производят те же последовательности чисел.

Примечание

В отличие от функционального random, генераторы, произведенные stats::gammaRandom, не реагируют на переменную окружения SEED.

Для эффективности рекомендуется произвести последовательности случайных чисел K через

f := stats::gammaRandom(a, b): f() $k = 1..K;

вместо

stats::gammaRandom(a, b)() $k = 1..K;

Последний вызов производит последовательность генераторов, каждый из которых называется однажды. Также отметьте это

stats::gammaRandom(a, b, Seed = n)() $k = 1..K;

не производит случайную последовательность, потому что последовательность недавно инициализированных генераторов была бы создана каждый из них производящий тот же номер.

Обратите внимание на то, что.

Взаимодействия среды

Функция чувствительна к переменной окружения DIGITS, который определяет числовую рабочую точность.

Примеры

Пример 1

Мы генерируем гамму, отклоняет с параметрами a = 2 и:

f := stats::gammaRandom(2, 4/3): f() $ k = 1..4

delete f:

Пример 2

С символьными параметрами не могут быть произведены никакие случайные числа с плавающей запятой:

f := stats::gammaRandom(a, b): f()

Когда a и b оценивают к положительным вещественным числам, результат оценен к действительному числу с плавающей точкой:

a := PI: b := 8: f() $ k = 1..4

delete f, a, b:

Пример 3

Мы используем опцию Seed = n, чтобы воспроизвести последовательность случайных чисел:

f := stats::gammaRandom(PI, 1/3, Seed = 10^3): f() $ k = 1..4

g := stats::gammaRandom(PI, 1/3, Seed = 10^3): g() $ k = 1..4

f() = g(), f() = g()

delete f:

Параметры

a

Параметр формы: арифметическое выражение, представляющее положительное действительное значение

b

Масштабный коэффициент: арифметическое выражение, представляющее положительное действительное значение

Опции

Seed

Опция, заданная как Seed = n

Инициализирует случайный генератор с целочисленным seed n. n может также быть опцией CurrentTime, чтобы заставить seed зависеть от текущего времени.

Эта опция служит для генерации генераторов, которые возвращают предсказуемые последовательности псевдослучайных чисел. Генератор инициализируется с seed n, который может быть произвольным целым числом. Несколько генераторов с тем же начальным seed производят ту же последовательность чисел.

Когда эта опция используется, параметры, a и b должны быть конвертируемыми к положительным числам с плавающей запятой в то время, когда случайный генератор сгенерирован.

Возвращаемые значения

процедура.

Алгоритмы

Реализованный алгоритм для вычисления гаммы отклоняется, использует метод отклонения, применился к универсальным случайным числам. Для получения дополнительной информации см.: Д. Нут, Получисловые Алгоритмы (1998), Издание 2, стр 133.