Случайные числа системы Пирсона
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(...)
r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt,m,n) возвращает m-by- n матрица случайных чисел, полученная из распределения в системе Пирсона со средними mu, стандартное отклонение sigma, перекос skewи куртоз kurt. Параметры mu, sigma, skew, и kurt должно быть скалярами.
Примечание
Потому что r является случайной выборкой, ее выборочные моменты, особенно перекос и куртоз, обычно несколько отличаются от заданных моментов распределения.
pearsrnd использует определение куртоза, для которого нормальное распределение имеет куртоз 3. Некоторые определения куртоза вычитают 3, так что нормальное распределение имеет куртоз 0. The pearsrnd функция не использует это соглашение.
Некоторые комбинации моментов не действительны; в частности, куртоз должен быть больше квадрата перекоса плюс 1. Куртоз нормального распределения определяется как 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- nоколо-... массив.
[r,type] = pearsrnd(...) возвращает тип заданного распределения в системе Pearson. type является скалярным целым числом от 0 на 7. Задайте m и n на 0 для идентификации типа распределения без генерации случайных значений.
Семь видов распределения в системе Пирсона соответствуют следующим распределениям:
0 - Нормальное распределение
3 - Трехпараметрическое гамма-распределение
4 - Не связано с каким-либо стандартным распределением. Плотность пропорциональна:
(1 + ((x – a) / b)2)–c exp (- d arctan ((x - a )/ b)).
5 - Обратное гамма-распределение местоположения-шкала
6 - F распределение шкалы местоположения
7 - Распределение по шкале местоположения t студента
[r,type,coefs] = pearsrnd(...) возвращает коэффициенты coefs квадратичного полинома, который задает распределение через дифференциальное уравнение
Сгенерируйте случайные значения из стандартного нормального распределения:
r = pearsrnd(0,1,0,3,100,1); % Equivalent to randn(100,1)
[r,type] = pearsrnd(0,1,1,4,0,0);
r =
[]
type =
1[1] Johnson, N.L., S. Kotz, and N. Balakrishnan (1994) Continuous Univariate Distributions, Volume 1, Wiley-Interscience, Pg 15, Eqn 12.33.