随机抽取1000个参数为0.3的贝努里 （0-1） 分布的随机数，写出尺代码

可以使用rbinom函数生成1000个参数为0.3的贝努里分布的随机数，具体的R代码如下：

n <- 1000  # 需要生成的随机数个数
p <- 0.3   # 贝努里分布的参数
x <- rbinom(n, 1, p)  # 生成1000个参数为0.3的贝努里分布的随机数

其中，rbinom函数的第一个参数为需要生成的随机数个数，第二个参数为试验次数，因为贝努里分布是一种二项分布，所以试验次数为1，第三个参数为概率参数。在这个例子中，我们需要生成的是参数为0.3的贝努里分布，所以概率参数为0.3。生成的随机数存储在向量x中。

相关问题

随机数生成matlab代码

以下是几种常用的Matlab随机数生成算法实现的代码：
1. 用平方取中法产生随机数列

function [r] = square_rand(seed, n)
% seed: 随机数种子
% n: 随机数个数
% r: 随机数列
r = zeros(1, n);
r(1) = seed;
for i = 2:n
    r(i) = mod(r(i-1)^2, 2^32);
end
r = r / 2^32;
end

2. 用混合同余法产生随机数列

function [r] = mixed_rand(seed, n)
% seed: 随机数种子
% n: 随机数个数
% r: 随机数列
a = 65539;
m = 2^31;
c = 0;
r = zeros(1, n);
r(1) = seed;
for i = 2:n
    r(i) = mod(a*r(i-1)+c, m);
end
r = r / m;
end

3. 用乘同余法1产生随机数列

function [r] = multiply_rand1(seed, n)
% seed: 随机数种子
% n: 随机数个数
% r: 随机数列
a = 16807;
m = 2^31-1;
r = zeros(1, n);
r(1) = seed;
for i = 2:n
    r(i) = mod(a*r(i-1), m);
end
r = r / m;
end

4. 产生柯西分布的随机数列

function [r] = cauchy_rand(n, a, b)
% n: 随机数个数
% a: 柯西分布参数a
% b: 柯西分布参数b
% r: 随机数列
r = tan(pi*(rand(1, n)-0.5));
r = a + b*r;
end

5. 产生正态分布的随机数列

function [r] = normal_rand(n, mu, sigma)
% n: 随机数个数
% mu: 正态分布参数mu
% sigma: 正态分布参数sigma
% r: 随机数列
r = randn(1, n);
r = mu + sigma*r;
end

6. 产生贝努里-高斯分布的随机数列

function [r] = binomial_gaussian_rand(n, p, mu, sigma)
% n: 随机数个数
% p: 贝努里分布参数p
% mu: 高斯分布参数mu
% sigma: 高斯分布参数sigma
% r: 随机数列
r = zeros(1, n);
for i = 1:n
    x = 0;
    for j = 1:100
        if rand() < p
            x = x + 1;
        end
    end
    r(i) = x*mu + sqrt(x)*sigma*randn();
end
end

mtalab随机数生成

Matlab提供了多种方法来生成随机数。其中一种常用的方法是使用平方取中法（square-root middle method）来产生随机数列。另一种方法是使用混合同余法（mixed congruential method）。此外，还可以使用乘同余法1（multiplicative congruential method 1）来产生随机数列。这些方法都可以生成不同分布的随机数列，如柯西分布、正态分布以及贝努里-高斯分布。

在Matlab中，还有一些内置函数可以直接生成特定分布的随机数。例如，通过使用`normrnd`函数，可以生成符合正态分布的随机数。该函数的语法为`R = normrnd(MU, SIGMA, m, n)`，其中`MU`表示正态分布的均值，`SIGMA`表示正态分布的标准差，`m`和`n`分别表示生成随机数的矩阵的行数和列数。

另外，还可以使用`geornd`函数生成几何分布的随机数。该函数的语法为`R = geornd(P, m, n)`，其中`P`表示几何分布的参数，`m`和`n`分别表示生成随机数的矩阵的行数和列数。

总之，Matlab提供了多种方法和函数来生成不同分布的随机数。你可以根据需要选择合适的方法和函数来生成随机数。