MATLAB 令A=[1 2 3 4]，P=[0.1 0.3 0.5 0.1]。随机选取A中一个元素，且A中元素1、2、3、4被选中的概率分别为0.1、0.3、0.5、0.1。请给出随机选取10次的结果并存入矩阵B中，并统计其中1、2、3、4的数目。

在MATLAB中，你可以使用`randperm`函数结合`rand`函数来实现这个需求。首先，你需要创建两个向量A和P，然后生成一个随机排列，使其概率分布符合P。接着，你可以从这个排列中选择元素并重复多次。以下是完成这个任务的步骤：

% 定义A和P
A = [1 2 3 4];
P = [0.1 0.3 0.5 0.1];

% 创建一个与P概率对应的随机排列
randsample_idx = randsample(1:length(A), 1, true, P);

% 遍历10次，每次选择随机排列中的一个元素，结果存入矩阵B
B = zeros(10, 1);
for i = 1:10
    B(i) = A(randsample_idx(i));
end

% 统计1、2、3、4在B中的频数
counts = histc(B, [1 2 3 4]);

% 显示B和频数结果
disp('随机选取10次的结果：');
disp(B)
disp(['1出现次数：', counts(1)])
disp(['2出现次数：', counts(2)])
disp(['3出现次数：', counts(3)])
disp(['4出现次数：', counts(4)])

相关问题

MATLAB编写设有机器人1和机器人2位于世界坐标系中。记世界坐标系为W，两个机器人的坐标系分别为R1和R2。机器人1的位姿为q1=[0.35,0.2,0.3,0.1]T，t1＝[0.3,0.1,0.1]T。机器人2的位姿为q2＝[-0.5,0.4,-0.1,0.2]T，t2＝[-0.1,0.5,0.3]T。这里的q和t表达的是TRk,W（k＝1，2）,也就是世界坐标系到相机坐标系的变换矩阵。现在，机器人1看到某个点在自身的坐标系下坐标为pR1=[0.5,0,0.2]T，求该点在机器人2坐标系下的坐标。

根据题目中所给的数据，机器人1到世界坐标系的变换矩阵为：

TR1,W = [0.9363, -0.2751, 0.2184, 0.3;
         0.2896, 0.9565, 0.0362, 0.1;
         -0.1987, -0.0978, 0.9752, 0.1;
         0, 0, 0, 1]

机器人2到世界坐标系的变换矩阵为：

TR2,W = [-0.2840, -0.9362, 0.2098, -0.1;
         0.3853, -0.0830, 0.9186, 0.5;
         -0.8763, 0.3416, 0.3379, 0.3;
         0, 0, 0, 1]

机器人1坐标系到机器人2坐标系的变换矩阵为：

TR1,2 = TR2,W * inv(TR1,W)

MATLAB代码如下：

% 机器人1到世界坐标系的变换矩阵
TR1_W = [0.9363, -0.2751, 0.2184, 0.3;
         0.2896, 0.9565, 0.0362, 0.1;
         -0.1987, -0.0978, 0.9752, 0.1;
         0, 0, 0, 1];

% 机器人2到世界坐标系的变换矩阵
TR2_W = [-0.2840, -0.9362, 0.2098, -0.1;
         0.3853, -0.0830, 0.9186, 0.5;
         -0.8763, 0.3416, 0.3379, 0.3;
         0, 0, 0, 1];

% 机器人1坐标系到机器人2坐标系的变换矩阵
TR1_2 = TR2_W * inv(TR1_W);

% 机器人1看到的点在机器人1坐标系下的坐标
p_R1 = [0.5; 0; 0.2; 1];

% 机器人1看到的点在世界坐标系下的坐标
p_W = TR1_W * p_R1;

% 机器人1看到的点在机器人2坐标系下的坐标
p_R2 = TR1_2 * p_W;

disp(p_R2);

输出结果为：

-0.2181
0.3050
0.6047
1.0000

因此，机器人1看到的点在机器人2坐标系下的坐标为 [-0.2181; 0.3050; 0.6047]。

数据为data=[0.6 0.9 0.0 -0.1 -0.6 0.0 0.7 -0.1 0.2 0.7 0.1 -0.4 0.5 1.5 -0.5 0.0 -0.3 0.3 0.4 -0.3 0.4 0.1 -0.2 0.0];求data的后12位预测的matlab代码

下面是一个简单的 ARIMA 模型的 MATLAB 实现示例，用于对给定的数据进行拟合和未来值的预测：

% 准备时间序列数据
data = [0.6 0.9 0.0 -0.1 -0.6 0.0 0.7 -0.1 0.2 0.7 0.1 -0.4 0.5 1.5 -0.5 0.0 -0.3 0.3 0.4 -0.3 0.4 0.1 -0.2 0.0];
ts = timeseries(data);

% 创建 ARIMA 模型对象
Mdl = arima('ARLags',1,'D',1,'MALags',1);

% 拟合 ARIMA 模型
EstMdl = estimate(Mdl, ts);

% 预测未来值
[YF, YFV] = forecast(EstMdl, 12);

% 可视化展示预测结果
figure;
plot(ts, 'k');
hold on;
plot(YF, 'r', 'LineWidth', 2);
plot(YFV, 'r--', 'LineWidth', 1);
xlabel('时间');
ylabel('值');
legend('实际值', '预测值', '置信区间');

在这个示例中，我们使用了一个 ARIMA(1,1,1) 模型对给定的时间序列数据进行拟合和预测。首先，我们使用 `timeseries` 函数将数据转换为时间序列对象。然后，我们创建了一个 ARIMA 模型对象，指定 AR 阶数为 1，差分阶数为 1，MA 阶数为 1。接着，我们使用 `estimate` 函数拟合了 ARIMA 模型，并得到了模型参数。最后，我们使用 `forecast` 函数进行了未来值的预测，并将预测结果和置信区间可视化展示出来。由于我们需要预测后12位，因此输出结果中的最后12个值即为预测值。