Generación de números aleatorios
R2026bStatistics and Machine Learning Toolbox™ admite la generación de números aleatorios a partir de varias distribuciones. Cada generador de números aleatorios (RNG) representa una familia paramétrica de distribuciones. Los RNG devuelven números aleatorios de la distribución especificada en un arreglo de las dimensiones especificadas.
Otras funciones de generación de números aleatorios que no admiten distribuciones específicas son:
Los RNG del software Statistics and Machine Learning Toolbox dependen de la secuencia de números aleatorios predeterminada de MATLAB® a través de las funciones rand y randn. Cada RNG utiliza una de las técnicas que se recogen en Common Pseudorandom Number Generation Methods para generar números aleatorios a partir de una distribución determinada.
Controlando la secuencia de números aleatorios predeterminada y su estado, puede controlar cómo generan valores aleatorios los RNG del software Statistics and Machine Learning Toolbox. Por ejemplo, para reproducir la misma secuencia de valores de un RNG, puede guardar y restaurar el estado de la secuencia predeterminada o restablecerla. Para obtener más información sobre la gestión de las secuencias de número aleatorios predeterminadas, consulte Gestionar la secuencia global con RandStream.
MATLAB inicializa la secuencia de números aleatorios predeterminada en el mismo estado cada vez que se inicia. Por lo tanto, los RNG del software Statistics and Machine Learning Toolbox generarán la misma secuencia de valores para cada sesión de MATLAB, a menos que modifique ese estado al iniciarse. Una forma sencilla de hacer esto es añadir comandos a startup.m, como por ejemplo
rng shuffleque inicializa la secuencia de números aleatorios predeterminada en un estado diferente para cada sesión.
En la siguiente tabla se enumeran las distribuciones admitidas y sus respectivas funciones de generación de números aleatorios.
