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random

Números aleatorios

Descripción

ejemplo

R = random('name',A) devuelve un número aleatorio de la familia de distribución de un parámetro especificada por y el parámetro de distribución .'name'A

ejemplo

R = random('name',A,B) devuelve un número aleatorio de la familia de distribución de dos parámetros especificada por y los parámetros de distribución y .'name'AB

R = random('name',A,B,C) devuelve un número aleatorio de la familia de distribución de tres parámetros especificada por y los parámetros de distribución , , y .'name'ABC

R = random('name',A,B,C,D) devuelve un número aleatorio de la familia de distribución de cuatro parámetros especificada por y los parámetros de distribución , , , y .'name'ABCD

ejemplo

R = random(pd) devuelve un número aleatorio del objeto de distribución de probabilidad.pd

ejemplo

R = random(___,sz1,...,szN) O R = random(___,[sz1,...,szN]) genera una matriz -por--por- de números aleatorios de la distribución de probabilidad especificada utilizando argumentos de entrada de cualquiera de las sintaxis anteriores.sz1szN

Ejemplos

contraer todo

Cree un objeto de distribución de probabilidad normal estándar.

pd = makedist('Normal')
pd =    NormalDistribution    Normal distribution        mu = 0     sigma = 1  

Genere un número aleatorio a partir de la distribución.

rng('default') % For reproducibility r1 = random(pd)
r1 = 0.5377 

Como alternativa, puede generar un número aleatorio normal estándar especificando su nombre y parámetros.

r2 = random('Normal',0,1)
r2 = 1.8339 

Guarde el estado actual del generador de números aleatorios. A continuación, genere un número aleatorio de la distribución de Poisson con el parámetro de velocidad 5.

s = rng; r = random('Poisson',5)
r = 5 

Restaure el estado del generador de números aleatorios a s y, a continuación, cree un nuevo número aleatorio. El valor es el mismo que antes.

rng(s); r1 = random('Poisson',5)
r1 = 5 

Cree una matriz de números aleatorios con el mismo tamaño que una matriz existente. Utilice la distribución estable con los parámetros de forma 2 y 0, el parámetro de escala 1 y el parámetro de ubicación 0.

A = [3 2; -2 1]; sz = size(A); R = random('Stable',2,0,1,0,sz)
R = 2×2

    0.7604   -3.1945
    2.5935    1.2193

Puede combinar las dos líneas de código anteriores en una sola línea.

R = random('Stable',2,0,1,0,size(A))
R = 2×2

    0.4508   -0.6132
   -1.8494    0.4845

Cree un objeto de distribución de probabilidad de Weibull utilizando los valores de parámetro predeterminados.

pd = makedist('Weibull')
pd =    WeibullDistribution    Weibull distribution     A = 1     B = 1  

Genere números aleatorios a partir de la distribución.

rng('default')  % For reproducibility r = random(pd,10000,1);

Construya un histograma utilizando 100 bandejas con un ajuste de distribución de Weibull.

histfit(r,100,'weibull')

Cree un objeto de distribución de probabilidad normal estándar.

pd = makedist('Normal')
pd =    NormalDistribution    Normal distribution        mu = 0     sigma = 1  

Genere una matriz de 2 por 3 por 2 de números aleatorios de la distribución.

r = random(pd,[2,3,2])
r =  r(:,:,1) =      0.5377   -2.2588    0.3188     1.8339    0.8622   -1.3077   r(:,:,2) =     -0.4336    3.5784   -1.3499     0.3426    2.7694    3.0349  

Argumentos de entrada

contraer todo

Nombre de distribución de probabilidad, especificado como uno de los nombres de distribución de probabilidad en esta tabla.

'name'DistribuciónParámetro de entradaAParámetro de entradaBParámetro de entradaCParámetro de entradaD
'Beta'Beta Distributionprimer parámetro de formaasegundo parámetro de formab
'Binomial'Binomial Distributionnúmero de ensayosnprobabilidad de éxito para cada ensayop
'BirnbaumSaunders'Birnbaum-Saunders Distributionparámetro de escalaβparámetro de formaγ
'Burr'Burr Type XII Distributionparámetro de escalaαprimer parámetro de formacsegundo parámetro de formak
'Chisquare'Chi-Square Distributiongrados de libertadν
'Exponential'Exponential DistributionDecirμ
'Extreme Value'Extreme Value Distributionparámetro de ubicaciónμparámetro de escalaσ
'F'F Distributionν1 grados de libertad del numeradorν2 grados de libertad denominador
'Gamma'Gamma Distributionparámetro de formaaparámetro de escalab
'Generalized Extreme Value'Generalized Extreme Value Distributionparámetro de formakparámetro de escalaσparámetro de ubicaciónμ
'Generalized Pareto'Generalized Pareto Distributionparámetro de índice de cola (forma)kparámetro de escalaσumbral (ubicación)μ
'Geometric'Geometric Distributionparámetro de probabilidadp
'HalfNormal'Half-Normal Distributionparámetro de ubicaciónμparámetro de escalaσ
'Hypergeometric'Hypergeometric Distributiontamaño de la poblaciónmnúmero de artículos con la característica deseada en la poblaciónknúmero de muestras extraídasn
'InverseGaussian'Inverse Gaussian Distributionparámetro de escalaμparámetro de formaλ
'Logistic'Logistic DistributionDecirμparámetro de escalaσ
'LogLogistic'Loglogistic Distributionmedia de los valores logarítmicosμparámetro de escala de los valores logarítmicosσ
'Lognormal'Distribución Lognormalmedia de los valores logarítmicosμdesviación estándar de los valores logarítmicosσ
'Nakagami'Nakagami Distributionparámetro de formaμparámetro de escalaω
'Negative Binomial'Negative Binomial Distributionnúmero de éxitosrprobabilidad de éxito en un solo ensayop
'Noncentral F'Noncentral F Distributionν1 grados de libertad del numeradorν2 grados de libertad denominadorparámetro de no centralidadδ
'Noncentral t'Noncentral t Distributiongrados de libertadνparámetro de no centralidadδ
'Noncentral Chi-square'Noncentral Chi-Square Distributiongrados de libertadνparámetro de no centralidadδ
'Normal'Distribución normalDecirμ desviación estándarσ
'Poisson'Distribución de PoissonDecirλ
'Rayleigh'Rayleigh Distributionparámetro de escalab
'Rician'Rician Distributionparámetro de no centralidadsparámetro de escalaσ
'Stable'Stable Distributionprimer parámetro de formaαsegundo parámetro de formaβparámetro de escalaγparámetro de ubicaciónδ
'T'Student's t Distributiongrados de libertadν
'tLocationScale't Location-Scale Distributionparámetro de ubicaciónμparámetro de escalaσparámetro de formaν
'Uniform'Uniform Distribution (Continuous)punto final inferior (mínimo)apunto final superior (máximo)b
'Discrete Uniform'Uniform Distribution (Discrete)valor máximo observablen
'Weibull'Weibull Distributionparámetro de escalaaparámetro de formab

Ejemplo: 'Normal'

Primer parámetro de distribución de probabilidad, especificado como un valor escalar o una matriz de valores escalares.

Si uno o varios de los argumentos de entrada , , , y son matrices, los tamaños de matriz deben ser los mismos.ABCD En este caso, random expande cada entrada escalar en una matriz constante del mismo tamaño que las entradas de matriz. Consulte las definiciones de , , , y para cada distribución.'name'ABCD

Tipos de datos: single | double

Segundo parámetro de distribución de probabilidad, especificado como un valor escalar o una matriz de valores escalares.

Si uno o varios de los argumentos de entrada , , , y son matrices, los tamaños de matriz deben ser los mismos.ABCD En este caso, random expande cada entrada escalar en una matriz constante del mismo tamaño que las entradas de matriz. Consulte las definiciones de , , , y para cada distribución.'name'ABCD

Tipos de datos: single | double

Tercer parámetro de distribución de probabilidad, especificado como un valor escalar o una matriz de valores escalares.

Si uno o varios de los argumentos de entrada , , , y son matrices, los tamaños de matriz deben ser los mismos.ABCD En este caso, random expande cada entrada escalar en una matriz constante del mismo tamaño que las entradas de matriz. Consulte las definiciones de , , , y para cada distribución.'name'ABCD

Tipos de datos: single | double

Cuarto parámetro de distribución de probabilidad, especificado como un valor escalar o una matriz de valores escalares.

Si uno o varios de los argumentos de entrada , , , y son matrices, los tamaños de matriz deben ser los mismos.ABCD En este caso, random expande cada entrada escalar en una matriz constante del mismo tamaño que las entradas de matriz. Consulte las definiciones de , , , y para cada distribución.'name'ABCD

Tipos de datos: single | double

Distribución de probabilidad, especificada como un objeto de distribución de probabilidad creado con una función o aplicación en esta tabla.

Función o aplicaciónDescripción
makedistCree un objeto de distribución de probabilidad utilizando valores de parámetro especificados.
fitdistAjuste un objeto de distribución de probabilidad a los datos de muestra.
Creador FitterAjuste una distribución de probabilidad a los datos de ejemplo mediante la aplicación interactiva Distribution Fitter y exporte el objeto ajustado al área de trabajo.
paretotailsCree un objeto de distribución por parte que haya generalizado las distribuciones de Pareto en las colas.

Tamaño de cada dimensión, especificado como valores enteros o un vector de fila de valores enteros. Por ejemplo, especificar o generar una matriz de 5 por 3 por 2 de números aleatorios a partir de la distribución de probabilidad especificada.5,3,2[5,3,2]

Si uno o varios de los argumentos de entrada , , , y son matrices, las dimensiones especificadas deben coincidir con las dimensiones comunes de , , , y después de cualquier expansión escalar necesaria.ABCDsz1,...,szNABCD Los valores predeterminados de son las dimensiones comunes.sz1,...,szN

  • Si especifica un valor único , entonces es una matriz cuadrada de tamaño .sz1Rsz1

  • Si el tamaño de cualquier dimensión es o negativo, entonces es una matriz vacía.0R

  • Más allá de la segunda dimensión, random ignora las cotas finales con un tamaño de 1. Por ejemplo, randomproduce un vector 3 por 1 de números aleatorios.(3,1,1,1)

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

Número aleatorio generado a partir de la distribución de probabilidad especificada, devuelto como un valor escalar o una matriz de valores escalares con las dimensiones especificadas por .sz1,...,szN

Si especifica parámetros de distribución , , , o , a continuación, cada elemento en es el número aleatorio generado a partir de la distribución especificada por los elementos correspondientes en , , , y .ABCDRABCD

Funcionalidad alternativa

  • es una función genérica que acepta una distribución por su nombre o un objeto de distribución de probabilidad.random'name'pd Es más rápido utilizar una función específica de la distribución, como y para la distribución normal y para la distribución binomial.randnnormrndbinornd Para obtener una lista de funciones específicas de la distribución, véase .Supported Distributions

  • Para generar números aleatorios de forma interactiva, utilice , una interfaz de usuario de generación de números aleatorios.randtool

Capacidades ampliadas

Introducido antes de R2006a