Полиномиальные случайные числа
r = mnrnd(n,p)
R = mnrnd(n,p,m)
R = mnrnd(N,P)
r = mnrnd(n,p)
возвращает случайные значения r
из полиномиального распределения с параметрами n
и p
. n
является положительным целым числом, определяющим количество испытаний (размер выборки) для каждого многочлена. p
является вектором k 1 байт полиномиальных вероятностей, где k - количество полиномиальных интервалов или категорий. p
должен суммировать единицу. (Если p
не суммирует единицу, r
состоит полностью из NaN
значений.) r
является вектором с 1 k байта, содержащим счетчики для каждого из k полиномиальных интервалов.
R = mnrnd(n,p,m)
возвращает m
случайные векторы из полиномиального распределения с параметрами n
и p
. R
является m
-by - k матрица, где k - количество полиномиальных интервалов или категорий. Каждая строка R
соответствует одному полиномиальному исходу.
R = mnrnd(N,P)
генерирует результаты из различных полиномиальных распределений. P
является m -by - k матрицей, где k - количество многочленовых интервалов или категорий, и каждая из строк m содержит разный набор полиномиальных вероятностей. Каждая строка P
должен суммировать единицу. (Если какая-либо строка P
не суммирует единицу, соответствующую строку R
состоит полностью из NaN
значений.) N
- вектор m -by-1 положительных целых чисел или одно положительное целое число (реплицированное mnrnd
к вектору m -by-1). R
является m
-by - k матрица. Каждая строка R
генерируется с использованием соответствующих строк N
и P
.
Сгенерируйте 2 случайных вектора с одинаковыми вероятностями:
n = 1e3; p = [0.2,0.3,0.5]; R = mnrnd(n,p,2) R = 215 282 503 194 303 503
Сгенерируйте 2 случайных вектора с различными вероятностями:
n = 1e3; P = [0.2, 0.3, 0.5; ... 0.3, 0.4, 0.3;]; R = mnrnd(n,P) R = 186 290 524 290 389 321