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pearsrnd

Los números aleatorios del sistema Pearson

Sintaxis

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(...)

Descripción

r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt,m,n) Devuelve una-por-matriz de números aleatorios extraídos de la distribución en el sistema de Pearson con media, desviación estándar, asimetría y curtosis.mnmusigmaskewkurt Los parámetros,,, y deben ser escalares.musigmaskewkurt

Nota

Debido a que es una muestra aleatoria, sus momentos de muestra, especialmente la asimetría y la curtosis, suelen diferir algo de los momentos de distribución especificados.r

utiliza la definición de curtosis para la cual una distribución normal tiene una curtosis de 3.pearsrnd Algunas definiciones de curtosis restar 3, de modo que una distribución normal tiene una curtosis de 0. La función no utiliza esta Convención.pearsrnd

Algunas combinaciones de momentos no son válidas; en particular, la curtosis debe ser mayor que el cuadrado de la asimetría más 1. La curtosis de la distribución normal se define como 3.

r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt) Devuelve un valor escalar.

r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt,m,n,...) O r = pearsrnd(mu,sigma,skew,kurt,[m,n,...]) Devuelve un-por--por-... Matriz.mn

[r,type] = pearsrnd(...) Devuelve el tipo de la distribución especificada dentro del sistema Pearson. es un entero escalar de.type07 Establecer y para identificar el tipo de distribución sin generar ningún valor aleatorio.mn0

Los siete tipos de distribución del sistema Pearson corresponden a las distribuciones siguientes:

  • — distribución0Normal

  • — Distribución de cuatro parámetros1Beta

  • — Distribución simétrica de cuatro parámetros2Beta

  • — Distribución de tres parámetros3Gamma

  • — No está relacionado con ninguna distribución estándar.4 La densidad es proporcional a:

    (1 + ((–)/)xab2)c exp (– arctan ((–)/)).dxab

  • — Distribución de la escala de ubicación inversa5Gamma

  • 6 F distribución a escala de ubicación

  • — El estudiante7 escala de ubicaciónt Distribución

[r,type,coefs] = pearsrnd(...) Devuelve los coeficientes del Polinomio cuadrático que define la distribución a través de la ecuación diferencialcoefs

ddxlog(p(x))=(a+x)c(0)+c(1)x+c(2)x2.

Ejemplos

Genere valores aleatorios a partir de la distribución normal estándar: Determine el tipo de distribución:

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

Referencias

[1] Johnson, N.L., S. Kotz, and N. Balakrishnan (1994) Continuous Univariate Distributions, Volume 1, Wiley-Interscience, Pg 15, Eqn 12.33.

Capacidades ampliadas

Introducido en R2006a