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random

Los 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 el parámetro 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 un-por-⋯-por-array 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 

Alternativamente, 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 tasa 5.

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

Restaure el estado del generador de números aleatorios en 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 usando 100 bins 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'Distribución betaprimer parámetro de formaasegundo parámetro de formab
'Binomial'Distribución binomialnúmero de pruebasnprobabilidad de éxito para cada ensayop
'BirnbaumSaunders'Birnbaum-Saunders Distributionparámetro de escalaβparámetro de formaγ
'Burr'Tipo de Burr XII distribuciónparámetro de escalaαprimer parámetro de formacsegundo parámetro de formak
'Chisquare'Distribución de Chi-cuadradogrados de libertadν
'Exponential'Distribución exponencialDecirμ
'Extreme Value'Distribución de valor extremoparámetro de ubicaciónμparámetro de escalaσ
'F'F distribuciónν1 grados de libertad del numeradorν2 denominador grados de libertad
'Gamma'Distribución gammaparámetro de formaaparámetro de escalab
'Generalized Extreme Value'Distribución de valor extremo generalizadoparámetro de formakparámetro de escalaσparámetro de ubicaciónμ
'Generalized Pareto'La distribución generalizada de Paretoparámetro de índice de cola (forma)kparámetro de escalaσparámetro de umbral (ubicación)μ
'Geometric'Distribución geométricaparámetro de probabilidadp
'HalfNormal'Distribución media-normalparámetro de ubicaciónμparámetro de escalaσ
'Hypergeometric'Distribución hipergeométricatamaño de la poblaciónmnúmero de elementos con la característica deseada en la poblaciónknúmero de muestras dibujadasn
'InverseGaussian'Distribución gaussiana inversaparámetro de escalaμparámetro de formaλ
'Logistic'Distribución logísticaDecirμparámetro de escalaσ
'LogLogistic'La distribución loglogísticamedia de valores logarítmicosμparámetro de escala de valores logarítmicosσ
'Lognormal'Distribución Lognormalmedia de valores logarítmicosμdesviación estándar de los valores logarítmicosσ
'Nakagami'Nakagami Distributionparámetro de formaμparámetro de escalaω
'Negative Binomial'Distribución binomial negativanúmero de éxitosrprobabilidad de éxito en una sola pruebap
'Noncentral F'La distribución F no centralν1 grados de libertad del numeradorν2 denominador grados de libertadparámetro de no centralidadδ
'Noncentral t'Distribución no central tgrados de libertadνparámetro de no centralidadδ
'Noncentral Chi-square'Distribución de Chi-cuadrado no centralgrados de libertadνparámetro de no centralidadδ
'Normal'Distribución normalDecirμ desviación estándarσ
'Poisson'Distribución de PoissonDecirλ
'Rayleigh'Rayleigh Distributionparámetro de escalab
'Rician'Distribución de Ricianparámetro de no centralidadsparámetro de escalaσ
'Stable'Distribución estableprimer parámetro de formaαsegundo parámetro de formaβparámetro de escalaγparámetro de ubicaciónδ
'T'Student ' t Distributiongrados de libertadν
'tLocationScale't distribución de escala de ubicaciónparámetro de ubicaciónμparámetro de escalaσparámetro de formaν
'Uniform'Distribución uniforme (continua)punto final inferior (mínimo)apunto final superior (máximo)b
'Discrete Uniform'Distribución uniforme (discreta)valor observable máximon
'Weibull'La distribución de Weibullparámetro 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 más de los argumentos de entrada,, y son matrices, los tamaños de la 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 la 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 más de los argumentos de entrada,, y son matrices, los tamaños de la 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 la 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 más de los argumentos de entrada,, y son matrices, los tamaños de la 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 la 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 más de los argumentos de entrada,, y son matrices, los tamaños de la 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 la 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 datos de ejemplo.
Distribución FitterAjuste una distribución de probabilidad a los datos de muestra mediante la aplicación interactiva de distribución de distribuciones y exporte el objeto ajustado al espacio de trabajo.
paretotailsCree un objeto de distribución por tramos que tenga distribuciones de Pareto generalizadas 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 de la distribución de probabilidad especificada.5,3,2[5,3,2]

Si uno o más 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 omite las cotas finales con un tamaño de 1. Por ejemplo, randomproduce un vector de 3 por 1 de números aleatorios.(3,1,1,1)

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

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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 los 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.Aleatorio'name'pd Es más rápido utilizar una función específica de la distribución, como, por ejemplo, para la distribución normal y para la distribución binomial.randnnormrndbinornd Para obtener una lista de funciones específicas de la distribución, consulte.Distribuciones admitidas

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

Capacidades ampliadas

Introducido antes de R2006a