random
R2026b構文
説明
例
平均 が 1、標準偏差 が 5 に等しい正規分布から 1 つの乱数を生成します。分布名 'Normal' と分布パラメーターを指定します。
rng('default') % For reproducibility mu = 1; sigma = 5; r = random('Normal',mu,sigma)
r = 3.6883
正規分布オブジェクトを作成し、そのオブジェクトを使用して 1 つの乱数を生成します。
平均 が 1、標準偏差 が 5 に等しい正規分布オブジェクトを作成します。
mu = 1; sigma = 5; pd = makedist('Normal','mu',mu,'sigma',sigma);
分布から 1 つの乱数を生成します。
rng('default') % For reproducibility r = random(pd)
r = 3.6883
乱数発生器の現在の状態を保存します。次に、レート パラメーター 5 をもつポアソン分布から乱数を生成します。
s = rng;
r = random('Poisson',5)r = 5
乱数発生器の状態を s に戻してから、新しい乱数を作成します。値は前と同じです。
rng(s);
r1 = random('Poisson',5)r1 = 5
既存の配列と同じサイズをもつ、乱数の行列を作成します。形状パラメーター 2 および 0、スケール パラメーター 1、位置パラメーター 0 をもつ安定分布を使用します。
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
上記の 2 行のコードを結合して 1 行にすることができます。
R = random('Stable',2,0,1,0,size(A))R = 2×2
0.4508 -0.6132
-1.8494 0.4845
既定のパラメーター値を使用してワイブル確率分布オブジェクトを作成します。
pd = makedist('Weibull')pd =
WeibullDistribution
Weibull distribution
A = 1
B = 1
この分布から乱数を生成します。
rng('default') % For reproducibility r = random(pd,10000,1);
100 個のビンを使用して、ワイブル分布を当てはめたヒストグラムを作成します。
histfit(r,100,'weibull')
標準正規確率分布オブジェクトを作成します。
pd = makedist('Normal')pd =
NormalDistribution
Normal distribution
mu = 0
sigma = 1
分布から乱数の 2 x 3 x 2 の配列を生成します。
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
入力引数
確率分布名。次の表のいずれかの確率分布名を指定します。
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" | ベータ分布 | 1 番目の形状パラメーター a | 2 番目の形状パラメーター b | 該当なし | 該当なし |
"Binomial" | 二項分布 | 試行回数 n | 各試行の成功確率 p | 該当なし | 該当なし |
"BirnbaumSaunders" | バーンバウム・サンダース分布 | スケール パラメーター β | 形状パラメーター γ | 該当なし | 該当なし |
"Burr" | ブール型 XII 分布 | スケール パラメーター α | 1 番目の形状パラメーター c | 2 番目の形状パラメーター k | 該当なし |
"Chisquare" または "chi2" | カイ二乗分布 | 自由度 ν | 該当なし | 該当なし | 該当なし |
"Exponential" | 指数分布 | 平均値 μ | 該当なし | 該当なし | 該当なし |
"Extreme Value" または "ev" | 極値分布 | 位置パラメーター μ | スケール パラメーター σ | 該当なし | 該当なし |
"F" | F 分布 | 分子の自由度 ν1 | 分母の自由度 ν2 | 該当なし | 該当なし |
"Gamma" | ガンマ分布 | 形状パラメーター a | スケール パラメーター b | 該当なし | 該当なし |
"Generalized Extreme Value" または "gev" | 一般化極値分布 | 形状パラメーター k | スケール パラメーター σ | 位置パラメーター μ | 該当なし |
"Generalized Pareto" または "gp" | 一般化パレート分布 | 裾の指数 (形状) パラメーター k | スケール パラメーター σ | しきい値 (位置) パラメーター μ | 該当なし |
"Geometric" | 幾何分布 | 確率パラメーター p | 該当なし | 該当なし | 該当なし |
"Half Normal" または "hn" | 半正規分布 | 位置パラメーター μ | スケール パラメーター σ | 該当なし | 該当なし |
"Hypergeometric" または "hyge" | 超幾何分布 | 母集団のサイズ m | 母集団内で対象となる特徴をもつ項目の個数 k | 抽出した標本の個数 n | 該当なし |
"InverseGaussian" | 逆ガウス分布 | スケール パラメーター μ | 形状パラメーター λ | 該当なし | 該当なし |
"Logistic" | ロジスティック分布 | 平均値 μ | スケール パラメーター σ | 該当なし | 該当なし |
"LogLogistic" | 対数ロジスティック分布 | 対数値の平均 μ | 対数値のスケール パラメーター σ | 該当なし | 該当なし |
"LogNormal" | 対数正規分布 | 対数値の平均 μ | 対数値の標準偏差 σ | 該当なし | 該当なし |
"Loguniform" | 対数一様分布 | 下限端点 (最小) a | 上限端点 (最大) b | 該当なし | 該当なし |
"Nakagami" | 仲上分布 | 形状パラメーター μ | スケール パラメーター ω | 該当なし | 該当なし |
"Negative Binomial" または "nbin" | 負の二項分布 | 成功回数 r | 1 回の試行における成功確率 p | 該当なし | 該当なし |
"Noncentral F" または "ncf" | 非心 F 分布 | 分子の自由度 ν1 | 分母の自由度 ν2 | 非心度パラメーター δ | 該当なし |
"Noncentral t" または "nct" | 非心 "t" 分布 | 自由度 ν | 非心度パラメーター δ | 該当なし | 該当なし |
"Noncentral Chi-square" または "ncx2" | 非心カイ二乗分布 | 自由度 ν | 非心度パラメーター δ | 該当なし | 該当なし |
"Normal" | 正規分布 | 平均値 μ | 標準偏差 σ | 該当なし | 該当なし |
"Pearson" | ピアソン分布 | 平均値 μ | 標準偏差 σ | 歪度 γ | 尖度 κ |
"Poisson" | ポアソン分布 | 平均値 λ | 該当なし | 該当なし | 該当なし |
"Rayleigh" | レイリー分布 | スケール パラメーター b | 該当なし | 該当なし | 該当なし |
"Rician" | ライス分布 | 非心度パラメーター s | スケール パラメーター σ | 該当なし | 該当なし |
"ShiftedExponential" | シフトされた指数分布 | シフトされていない指数分布の平均 μ | 位置 (しきい値) パラメーター θ | 該当なし | 該当なし |
"ShiftedGamma" | シフトされたガンマ分布 | 形状パラメーター a | スケール パラメーター b | 位置 (しきい値) パラメーター θ | 該当なし |
"ShiftedWeibull" | シフトされたワイブル分布 | スケール パラメーター a | 形状パラメーター b | 位置 (しきい値) パラメーター θ | 該当なし |
"Stable" | 安定分布 | 1 番目の形状パラメーター α | 2 番目の形状パラメーター β | スケール パラメーター γ | 位置パラメーター δ |
"T" | スチューデントの "t" 分布 | 自由度 ν | 該当なし | 該当なし | 該当なし |
"tLocationScale" | "t" 位置-スケール分布 | 位置パラメーター μ | スケール パラメーター σ | 形状パラメーター ν | 該当なし |
"Uniform" | 一様分布 (連続) | 下限端点 (最小) a | 上限端点 (最大) b | 該当なし | 該当なし |
"Discrete Uniform" または "unid" | 一様分布 (離散) | 最大観測可能値 n | 該当なし | 該当なし | 該当なし |
"Weibull" または "wbl" | ワイブル分布 | スケール パラメーター a | 形状パラメーター b | 該当なし | 該当なし |
例: "Normal"
確率分布。次の表のいずれかの確率分布オブジェクトを指定します。
各次元のサイズ。整数値として指定します。たとえば、5,3,2 を指定すると、指定した確率分布から 5 x 3 x 2 の乱数の配列が生成されます。
入力引数 A、B、C、D の 1 つ以上が配列である場合は、必要なスカラー拡張後の A、B、C および D 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行sz1列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、
randomはサイズ 1 の後続次元を無視します。たとえば、3,1,1,1を指定すると、3 行 1 列の乱数のベクトルが生成されます。
例: 5,3,2
データ型: single | double
各次元のサイズ。整数の行ベクトルとして指定します。たとえば、[5 3 2] を指定すると、指定した確率分布から 5 x 3 x 2 の乱数の配列が生成されます。
入力引数 A、B、C、D の 1 つ以上が配列である場合は、必要なスカラー拡張後の A、B、C および D の共通次元に一致する次元 sz を指定しなければなりません。sz 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行sz1列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、
randomはサイズ 1 の後続次元を無視します。たとえば、[3 1 1 1]を指定すると、3 行 1 列の乱数のベクトルが生成されます。
例: [5 3 2]
データ型: single | double
出力引数
代替機能
randomは、名前nameによって指定された分布、または確率分布オブジェクトpdのいずれも受け入れる汎用関数です。正規分布の場合はrandnやnormrnd、二項分布の場合はbinorndなど、分布特有の関数を使用する方が高速です。分布特有の関数の一覧については、サポートされている分布を参照してください。乱数を対話的に生成するには、乱数発生ツールを使用します。
拡張機能
使用上の注意および制限:
入力引数
nameはコンパイル時の定数でなければなりません。たとえば、正規分布を使用するには、coder.Constant('Normal')をcodegen(MATLAB Coder) の-argsの値に含めます。コード生成では、確率分布オブジェクト (
pd) の入力引数はサポートされません。
コード生成の詳細については、統計と機械学習の関数のコード生成の紹介およびMATLAB Coder を使用したコード生成の概要 (MATLAB Coder)を参照してください。
使用上の注意および制限については、「C/C++ コード生成」セクションを参照してください。GPU コード生成にも同様の、使用上の注意および制限が適用されます。
使用上の注意および制限:
指定した確率分布がシフトされた指数分布、シフトされたガンマ分布、またはシフトされたワイブル分布である場合を除き、この関数は GPU 配列をサポートします。
詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
バージョン履歴
R2006a より前に導入makedist、または fitdist や分布フィッター アプリを使用したデータへの当てはめにより、次の 3 つの新しいシフトされた確率分布オブジェクトを作成できるようになりました。
ShiftedExponentialDistribution— 2 パラメーターの指数分布ShiftedGammaDistribution— 3 パラメーターのガンマ分布ShiftedWeibullDistribution— 3 パラメーターのワイブル分布
各オブジェクトには位置パラメーター theta が含まれており、分布は 0 ではなく x=theta から始まります。これらのオブジェクトは、pdf、cdf、random などの汎用関数で使用できます。
R2023b 以降では、random でピアソン分布がサポートされます。
MATLAB Command
You clicked a link that corresponds to this MATLAB command:
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