trnd

Случайные числа t студента

свернуть все на странице

Синтаксис

r = trnd(nu)
r = trnd(nu,sz1,...,szN)
r = trnd(nu,sz)

Описание

пример

r = trnd(nu) генерирует случайное число от t распределения Студента с nu степени свободы.

пример

r = trnd(nu,sz1,...,szN) генерирует массив случайных чисел от t распределения Студента, где sz1,...,szN указывает на размер каждой размерности.

пример

r = trnd(nu,sz) генерирует массив случайных чисел от t распределения Студента, где вектор размера sz задает size(r).

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте одно случайное число от t распределения Студента с 10 степени свободы.

nu = 10;
r = trnd(nu)
r = 1.0585
Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте 1 6 массив t Студента случайные числа с 1 степень свободы.

nu1 = ones(1,6); % 1-by-6 array of ones
r1 = trnd(nu1)
r1 = 1×6

    0.2108    7.8450  -11.0511    0.4134    4.3293   -0.8323

Если вы задаете nu как скаляр, это расширяется в постоянный массив с размерностями, заданными sz1,...,szn.

Сгенерируйте массив 2 на 6 t Студента случайные числа с 3 степени свободы

nu2 = 3;
sz1 = 2;
sz2 = 6;
r2 = trnd(nu2,sz1,sz2)
r2 = 2×6

    0.9257    0.3379    0.6477   -2.2792   -2.8371    0.3632
   -0.2996   -0.6845   -1.2554   -0.5134    1.0458   -0.5521

Если вы задаете оба nu и sz как массивы, затем размерности заданы sz должен совпадать с размерностью nu.

Сгенерируйте 1 6 массив t Студента случайные числа с 1 к 6 степени свободы.

nu3 = 1:6;
sz = [1 6];
r3 = trnd(nu3,sz)
r3 = 1×6

    1.3609    0.1845   -4.0246   -0.8724   -0.7507    2.3493

Входные параметры

свернуть все

Степени свободы для распределения t Студента в виде скалярного значения или массива скалярных значений.

Чтобы сгенерировать случайные числа от нескольких распределений, задайте nu использование массива. Каждый элемент в r случайное число, сгенерированное от распределения, заданного соответствующими степенями свободы в nu.

Пример: [9 19 49 99]

Типы данных: single | double

Размер каждой размерности в виде отдельных аргументов целых чисел.

Если nu массив, затем заданные измерения sz1,...,szN должен совпадать с размерностями nu. Значения по умолчанию sz1,...,szN размерности nu.

  • Если вы задаете одно значение sz1, затем r квадратная матрица размера sz1- sz1.

  • Если размером какой-либо размерности является 0 или отрицательный, затем r пустой массив.

  • После второго измерения, trnd игнорирует последующие измерения с размером 1. Например, trnd(5,3,1,1,1) дает вектор 3 на 1 случайных чисел от распределения с 5 степени свободы.

Пример: 3,5

Типы данных: single | double

Размер каждой размерности в виде вектора-строки из целых чисел.

Если nu массив, затем заданные измерения sz должен совпадать с размерностями nu. Значения по умолчанию sz размерности nu.

  • Если вы задаете одно значение [sz1], затем r квадратная матрица размера sz1- sz1.

  • Если размером какой-либо размерности является 0 или отрицательный, затем r пустой массив.

  • После второго измерения, trnd игнорирует последующие измерения с размером 1. Например, trnd(5,[3 1 1 1]) дает вектор 3 на 1 случайных чисел от распределения с 5 степени свободы.

Пример: [3 5]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Случайные числа t студента, возвращенные как скалярное значение или массив скалярных значений с размерностями, заданными sz1,...,szN или sz. Каждый элемент в r случайное число, сгенерированное от распределения, заданного соответствующими степенями свободы в nu.

Альтернативная функциональность

  • trnd функционально-специализированное к распределению t Студента. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает родовой функции random, который поддерживает различные вероятностные распределения. Использовать random, задайте имя вероятностного распределения и его параметры. Обратите внимание на то, что специфичный для распределения функциональный trnd быстрее, чем родовая функция random.

  • Чтобы сгенерировать случайные числа в интерактивном режиме, используйте randtool, пользовательский интерфейс для 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