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

matlab取随机数

在Matlab中，可以使用不同的算法来生成随机数。常用的算法包括平方取中法、混合同余法、乘同余法等。通过这些算法，可以生成不同分布的随机数，如柯西分布、正态分布和贝努里-高斯分布。
生成(0,1)区间上均匀分布的随机数可以使用rand函数，其基本语法为rand([M,N,P...])，其中M、N、P等参数用于指定生成多维向量的大小。如果只给出M参数，则生成M*M矩阵，如果参数为[M,N，则可以省略方括号。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab随机数生成](https://download.csdn.net/download/Zengmeng1998/13097437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [MATLAB实现随机数方法合集](https://blog.csdn.net/qq_29736627/article/details/127230940)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]