ドキュメンテーション

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構文

Y = random(pd)
Y = random(pd,m,n,...)
Y = random(pd,[m,n,...])
Y = random(name,A)
Y = random(name,A,B)
Y = random(name,A,B,C)
Y = random(name,A,B,C,D)
Y = random(name,A,m,n,...)
Y = random(name,A,[m,n,...])
Y = random(name,A,B,m,n,...)
Y = random(name,A,B,[m,n,...])
Y = random(name,A,B,C,m,n,...)
Y = random(name,A,B,C,[m,n,...])
Y = random(name,A,B,C,D,m,n,...)
Y = random(name,A,B,C,D,[m,n,...])

説明

Y = random(pd) は、確率分布オブジェクト pd で指定された分布による乱数 Y を返します。確率分布オブジェクトを作成するには、makedist を使用してパラメーター値を指定するか、fitdist を使用して確率分布オブジェクトを標本データにあてはめます。

Y = random(pd,m,n,...) または Y = random(pd,[m,n,...]) は、pd で指定された確率分布による乱数が含まれている m x n x... の行列を返します。

Y = random(name,A) (name は単一のパラメーターを取る分布の名前) は、name によって指定された分布の 1 パラメーター族から乱数 Y を返します。分布のパラメーター値は、A で与えられます。

Y は、A と同じサイズになります。

Y = random(name,A,B) は、分布の 2 パラメーター群から乱数 Y を返します。分布のパラメーター値は、AB で与えられます。

AB が配列の場合、これらは同じサイズでなければなりません。A または B がスカラーの場合、これらは同じサイズの定数行列に展開されます。

Y = random(name,A,B,C) は、分布の 3 パラメーター群から乱数 Y を返します。分布のパラメーター値は、ABC で与えられます。

AB、および C が配列の場合、これらは同じサイズでなければなりません。AB、または C のいずれかがスカラーの場合、これらは同じサイズの定数行列に展開されます。

Y = random(name,A,B,C,D) は、4 パラメーターの分布群から派生する乱数 Y を返します。分布のパラメーター値は、ABCD で与えられます。

ABC、および D が配列の場合、これらは同じサイズでなければなりません。ABCD のいずれかがスカラーの場合、同じサイズの定数行列に拡張されます。

Y = random(name,A,m,n,...) または Y = random(name,A,[m,n,...]) は、m x n x ... の乱数の行列を返します。

同様に、Y = random(name,A,B,m,n,...) または Y = random(name,A,B,[m,n,...]) は、2 つのパラメーターを必要とする分布による乱数が格納されている m x n x ... の行列を返します。Y = random(name,A,B,C,m,n,...) または Y = random(name,A,B,C,[m,n,...]) は、3 つのパラメーターを必要とする分布による乱数が格納されている m x n x ... の行列を返します。Y = random(name,A,B,C,D,m,n,...) または Y = random(name,A,B,C,D,[m,n,...]) は、4 つのパラメーターを必要とする分布による乱数が格納されている m x n x ... の行列を返します。

ABCD のいずれかが配列の場合は、必要なスカラー拡張後に ABCD の共通次元と一致する次元を指定しなければなりません。

次の表は、その分布のパラメーターに加えて name の受け入れ可能なストリングを示します。

name分布入力パラメーター A入力パラメーター B入力パラメーター C入力パラメーター D
'beta' または 'Beta'ベータ分布ab
'bino' または 'Binomial'二項分布n: 試行回数p: それぞれの試行での成功の確率
'birnbaumsaunders'バーンバウム・サンダース分布βγ
'burr' または 'Burr'ブール型 XII 分布α: スケール パラメーターc: 形状パラメーターk: 形状パラメーター
'chi2' または 'Chisquare'カイ二乗分布ν: 自由度
'exp' または 'Exponential'指数分布μ: 平均値
'ev' または 'Extreme Value'極値分布μ: 位置パラメーターσ: スケール パラメーター
'f' または 'F'F 分布ν1: 分子の自由度ν2: 分母の自由度
'gam' または 'Gamma'ガンマ分布a: 形状パラメーターb: スケール パラメーター
'gev' または 'Generalized Extreme Value'一般化極値分布k: 形状パラメーターσ: スケール パラメーターμ: 位置パラメーター
'gp' または 'Generalized Pareto'一般化パレート分布k: テール インデックス (形状) パラメーターσ: スケール パラメーターμ: しきい値 (位置) パラメーター
'geo' または 'Geometric'幾何分布p: 確率パラメーター
'hn' または 'Half Normal'半正規分布μ: 位置σ: スケール
'hyge' または 'Hypergeometric'超幾何分布M: 母集団のサイズK: 母集団内で対象となる特徴をもつ個体の数n: 取り出された標本の数
'inversegaussian'逆ガウス分布μλ
'logistic'ロジスティック分布μσ
'loglogistic'対数ロジスティック分布μσ
'logn' または 'Lognormal'対数正規分布μσ
'nakagami'仲上分布μω
'nbin' または 'Negative Binomial'負の二項分布r: 成功の回数p: 1 回の試行での成功の確率
'ncf' または 'Noncentral F'非心 F 分布ν1: 分子の自由度ν2: 分母の自由度δ: 非心度パラメーター
'nct' または 'Noncentral t'非心 t 分布ν: 自由度δ: 非心度パラメーター
'ncx2' または 'Noncentral Chi-square'非心カイ二乗分布ν: 自由度δ: 非心度パラメーター
'norm' または 'Normal'正規分布μ: 平均値σ: 標準偏差
'poiss' または 'Poisson'ポアソン分布λ: 平均値
'rayl' または 'Rayleigh'レイリー分布b: スケール パラメーター
'rician'ライス分布s: 非心度パラメーターσ: スケール パラメーター
'stable'安定分布α: 1 番目の形状パラメーターβ: 2 番目の形状パラメーターγ: スケール パラメーターδ: 位置パラメーター
't' または 'T'スチューデント t 分布ν: 自由度
'tlocationscale't 位置-スケール分布μ: 位置パラメーターσ: スケール パラメーターν: 形状パラメーター
'unif' または 'Uniform'一様分布 (連続)a: 下限端点 (最小)b: 上限端点 (最大)
'unid' または 'Discrete Uniform'一様分布 (離散)N: 最大観測可能値
'wbl' または 'Weibull'ワイブル分布a: スケール パラメーターb: 形状パラメーター

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平均が 0、標準偏差が 1 の正規分布から 2 行 4 列のランダムな値の配列を生成します。

x1 = random('Normal',0,1,2,4)
x1 =

    0.5377   -2.2588    0.3188   -0.4336
    1.8339    0.8622   -1.3077    0.3426

レート パラメーターがそれぞれ 1、2、...、6 のポアソン分布から単一のランダムな値を生成します。

x2 = random('Poisson',1:6,1,6)
x2 =

     4     2     3     7     4     9

参考

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R2006a より前に導入

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