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binornd

二項分布による乱数

構文

r = binornd(n,p)

r = binornd(n,p,sz1,...,szN)

r = binornd(n,p,[sz1,...,szN])

説明

r = binornd(n,p) は、試行回数 n と各試行の成功確率 p によって指定された二項分布から乱数を生成します。

n と p は、同じサイズのベクトル、行列または多次元配列にすることができます。あるいは、1 つ以上の引数をスカラーにすることができます。関数 binornd は、スカラーを他の入力と同じ次元数の定数配列に拡張します。この関数は、n および p と同じサイズのベクトル、行列または多次元配列 r を返します。

r = binornd(n,p,sz1,...,szN) または r = binornd(n,p,[sz1,...,szN]) は、スカラー パラメーター n および p をもつ二項分布による乱数が含まれている sz1 x⋯x szN の配列を生成します。

例

複数の二項分布による乱数の配列

二項分布から乱数の配列を生成します。各分布について、試行回数と各試行の成功確率を指定します。

試行回数を指定します。

n = 10:10:60

n = 1×6

    10    20    30    40    50    60

各試行の成功確率を指定します。

p = 1./n

p = 1×6

    0.1000    0.0500    0.0333    0.0250    0.0200    0.0167

二項分布から乱数を生成します。

r = binornd(n,p)

r = 1×6

     0     1     1     0     1     1

単一の二項分布による乱数の配列

単一の二項分布から乱数の配列を生成します。ここで、分布パラメーター n および p はスカラーです。

関数 binornd を使用して、試行回数が 100、各試行の成功確率が 0.2 である二項分布から乱数を生成します。この関数は、単一の数値を返します。

r_scalar = binornd(100,0.2)

r_scalar = 20

必要な配列の次元数を指定して、同じ分布から 2 行 3 列の乱数の配列を生成します。

r_array = binornd(100,0.2,2,3)

r_array = 2×3

    18    23    20
    18    24    23

あるいは、必要な次元数をベクトルとして指定します。

r_array = binornd(100,0.2,[2 3])

r_array = 2×3

    21    21    20
    26    18    23

入力引数

n — 試行回数

正の整数 | 正の整数の配列

試行回数。正の整数、または正の整数の配列を指定します。

例: [10 20 50 100]

データ型: single | double

p — 各試行の成功確率

スカラー値 | スカラー値の配列

各試行の成功確率。スカラー値、またはスカラー値の配列を指定します。p のすべての値が区間 [0 1] に含まれていなければなりません。

例: [0.01 0.1 0.5 0.7]

データ型: single | double

sz1,...,szN — 各次元のサイズ

整数 | 整数の行ベクトル

各次元のサイズ。整数、または整数の行ベクトルを指定します。たとえば、5,3,2 または [5,3,2] を指定すると、二項確率分布から 5 x 3 x 2 の乱数の配列が生成されます。

n または p のいずれかが配列である場合は、必要なスカラー拡張後の n と p の共通次元に一致する次元 sz1,...,szN を指定しなければなりません。sz1,...,szN の既定値は共通次元です。

• 単一の値 sz1 を指定した場合、r はサイズ sz1 の正方行列になります。

• いずれかの次元のサイズが 0 または負である場合、r は空の配列になります。

• 2 次元を超える場合、binornd はサイズ 1 の後続次元を無視します。たとえば、binornd(3,1,1,1) は 3 行 1 列の乱数のベクトルを生成します。

例: 5,3,2 または [5,3,2]

データ型: single | double

出力引数

r — 二項分布による乱数

スカラー値 | スカラー値の配列

二項分布による乱数。スカラー値、またはスカラー値の配列として返されます。

データ型: single | double

代替機能

• binornd は二項分布専用の関数です。Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、さまざまな確率分布をサポートする汎用関数 random もあります。random を使用するには、確率分布の名前とパラメーターを指定します。あるいは、確率分布オブジェクト BinomialDistribution を作成し入力引数として渡します。分布専用の関数 binornd は汎用関数 random より高速です。

• 乱数を対話的に生成するには、乱数発生ユーザー インターフェイス randtool を使用します。

拡張機能

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意事項および制限事項:

次の 2 つのケースに該当する場合、生成されるコードは MATLAB^® とは異なる数列を返す可能性があります。

• 出力が非スカラーである。

• 分布に対して入力パラメーターが無効である。

コード生成の詳細については、コード生成の紹介および一般的なコード生成のワークフローを参照してください。

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

この関数は、GPU 配列を完全にサポートします。詳細は、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

参考

BinomialDistribution | binocdf | binofit | binoinv | binopdf | binostat | random

トピック

• 二項分布

R2006a より前に導入

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