MATLAB全部的随机函数（二）

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11．lognrnd()
生成服从对数正态分布的随机数。其有两个参数：mu和sigma，服从这个这样的随机数取对数后就服从均值为mu，标准差为sigma的正态分布。下图是mu=-1, sigma=1/1.2的对数正态分布的PDF图形。
3 T% v% J" J; }
生成对数正态分布随机数的语法是：
$ _) w$ F5 {3 ^% p7 Ylognrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])
, c+ L8 ~2 P% O$ C/ H7 n- i12．raylrnd()
生成服从瑞利（Rayleigh）分布的随机数。其分布有1个参数：B。下图是B=2的瑞利分布的PDF图形。
9 ~4 Q( n3 z8 e# N7 A5 Y5 F7 t生成瑞利分布随机数的语法是：
, A- v4 X0 Z9 Sraylrnd(B,[M,N,P,...])
! n$ p. k5 F1 m" g13．wblrnd()
2 Z6 B/ @  s6 K6 A9 [% c生成服从威布尔（Weibull）分布的随机数。其分布有2个参数：scale 参数 A和shape 参数 B。下图是A=3，B=2的Weibull分布的PDF图形。
+ p8 D: @* q) g( r# G8 D  N
生成Weibull分布随机数的语法是：
6 N  e, U2 v% D0 N. g6 X6 @wblrnd(A,B,[M,N,P,...])
还有非中心卡方分布(ncx2rnd)，非中心F分布(ncfrnd)，非中心t分布（nctrnd)，括号中是生成服从这些分布的函数，具体用法用：
/ m. e$ P1 W' I, _9 j% a" ?4 hhelp 函数名
查找。
c. 离散型分布随机数
; y- r+ B& P1 Y$ R, s& _离散分布的随机数可能的取值是离散的，一般是整数。
6 \4 f- v/ D- h3 _9 ]6 }14．unidrnd()
此函数生成服从离散均匀分布的随机数。Unifrnd是在某个区间内均匀选取实数（可为小数或整数），Unidrnd是均匀选取整数随机数。离散均匀分布随机数有1个参数：n, 表示从{1, 2, 3, ... N}这n个整数中以相同的概率抽样。基本语法：
% b! F+ ~3 l4 o" Q# G% ?* R6 ?0 Kunidrnd(n,[M,N,P,...])
& Z) H' s7 F9 l, r7 H1 A这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子：
unidrnd(5,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
( I% Q+ \4 A4 }; Junidrnd(5,5) %生成5行5列的随机数矩阵
unidrnd(5,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
%注：上述语句生成的随机数所服从的参数为(10,0.3)的二项分布
4 i% ?9 f5 W- [# U. W0 m生成的随机数大致的分布。
7 f3 w& l) x$ a& Ax=unidrnd(9,100000,1);
, Z, s3 a' S) Hhist(x,9);
可见，每个整数的取值可能性基本相同。
15．binornd()
此函数生成服从二项分布的随机数。二项分布有2个参数：n,p。考虑一个打靶的例子，每枪命中率为p，共射击N枪，那么一共击中的次数就服从参数为（N,p）的二项分布。注意p要小于等于1且非负，N要为整数。基本语法：
7 q8 d8 _& P& f) xbinornd(n,p,[M,N,P,...])
5 g! r9 ?+ f! p% r* ]& `生成的随机数服从参数为(N,p)的二项分布，这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子：
binornd(10,0.3,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
' Z! w* P7 n7 H3 d4 c4 i: o4 obinornd(10,0.3,5) %生成5行5列的随机数矩阵
binornd(10,0.3,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
%注：上述语句生成的随机数所服从的参数为(10,0.3)的二项分布
生成的随机数大致的分布。
x=binornd(10,0.45,100000,1);
hist(x,11);
我们可以将此直方图解释为，假设每枪射击命中率为0.45，每论射击10次，共进行10万轮，这个图就表示这10万轮每轮命中成绩可能的一种情况。
: Z3 g; }% x) E- {# d; U4 ^) m4 A16．geornd()
* W. v& ^* h# ~; a此函数生成服从几何分布的随机数。几何分布的参数只有一个：p。几何分布的现实意义可以解释为，打靶命中率为p，不断地打靶，直到第一次命中目标时没有击中次数之和。注意p是概率，所以要小于等于1且非负。基本语法：
geornd(p,[M,N,P,...])
这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子：
* E: a3 h; p) hgeornd(0.4,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
$ {; T- {8 x* t2 A8 i# F7 Qgeornd(0.4,5) %生成5行5列的随机数矩阵
& k8 T, h6 N6 c9 G& ngeornd(0.4,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
%注：上述语句生成的随机数所服从的参数为(0.4)的二项分布
  d, ^2 Z+ R: \" W生成的随机数大致的分布。
x=geornd(0.4,100000,1);
- J, W/ W) ?6 X$ Jhist(x,50);
17．poissrnd()
此函数生成服从泊松(Poisson)分布的随机数。泊松分布的参数只有一个：lambda。此参数要大于零。基本语法：
geornd(p,[M,N,P,...])
这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子：
poissrnd(2,5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式
poissrnd(2,5) %生成5行5列的随机数矩阵
/ J; e' ^" a" _8 K* G) |6 mpoissrnd(2,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
%注：上述语句生成的随机数所服从的参数为(2)的泊松分布
生成的随机数大致的分布。
x=poissrnd(2,100000,1);
hist(x,50);
% Z1 `8 m2 C4 d1 _5 J' e7 L其他离散分布还有超几何分布(Hyper-geometric, 函数是hygernd)等，详细见Matlab帮助文档。

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