Система Джонсона случайных чисел
r = johnsrnd(quantiles,m,n)
r = johnsrnd(quantiles)
[r,type] = johnsrnd(...)
[r,type,coefs] = johnsrnd(...)
r = johnsrnd(quantiles,m,n)
возвращает m
-by- n
матрица случайных чисел, полученная из распределения в системе Джонсона, которая удовлетворяет спецификации квантиля, заданной quantiles
. quantiles
является четырехэлементным вектором квантилей для желаемого распределения, которые соответствуют стандартным нормальным квантилям [-1,5 -0,5 0,5 1,5]. Другими словами, вы задаете распределение, из которого можно нарисовать случайные значения путем обозначения квантилей, которые соответствуют совокупным вероятностям [0,067 0,309 0,691 0,933]. quantiles
может также быть 2
-by- 4
матрица, первая строка которой содержит четыре стандартных нормальных квантиля, и вторая строка которой содержит соответствующие квантилы необходимого распределения. Стандартные нормальные величины должны располагаться равномерно.
Примечание
Потому что r
является случайной выборкой, ее выборочные величины обычно несколько отличаются от заданных распределительных величин.
r = johnsrnd(quantiles)
возвращает скалярное значение.
r = johnsrnd(quantiles,m,n,...)
или r = johnsrnd(quantiles,[m,n,...])
возвращает m
-by- n
около-... массив.
[r,type] = johnsrnd(...)
возвращает тип заданного распределения в системе Джонсона. type
является 'SN'
, 'SL'
, 'SB'
, или 'SU'
. Задайте m
и n
чтобы нуль идентифицировать тип распределения, не генерируя случайных значений.
Четыре типа распределения в системе Джонсона соответствуют следующим преобразованиям нормальной случайной переменной:
'SN'
- Преобразование тождеств (нормальное распределение)
'SL'
- Экспоненциальное преобразование (lognormal distribution)
'SB'
- Логистическое преобразование (ограниченное)
'SU'
- Гиперболическое преобразование синуса (неограниченное)
[r,type,coefs] = johnsrnd(...)
возвращает коэффициенты coefs
преобразования, которое определяет распределение. coefs
является [gamma, eta, epsilon, lambda]
. Если z
является стандартной нормальной случайной переменной и h
является одним из преобразований, определенных выше, r = lambda*h((z-gamma)/eta)+epsilon
является случайным вариантом от типа распределения, соответствующего h
.