matlab生成二项随机变量的逆变换算法代码

生成二项随机变量的逆变换算法代码如下：

function [X] = binomial(n,p,N)
% n:试验次数
% p:每次试验成功的概率
% N:生成的随机变量个数
for i=1:N
k=0;
q=1-p;
u=rand(1,n);
for j=1:n
if u(j)<q
k=k+1;
end
q=q*(1-p)/(p*(j+1-q));
end
X(i)=k;
end
end

其中，n表示试验次数，p表示每次试验成功的概率，N表示生成的随机变量个数。函数返回一个长度为N的数组X，其中每个元素表示生成的二项随机变量的取值。

相关问题

多维随机变量SOMR算法代码matlab

SOMR（Self-Organizing Map for Random Variables）算法是一种用于多维随机变量的自组织映射算法。它可以用于数据聚类、数据可视化和特征提取等任务。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现SOMR算法：

% 设置参数
num_iterations = 100;  % 迭代次数
learning_rate = 0.1;   % 学习率

% 生成随机数据
data = rand(100, 2);   % 生成100个二维随机数据

% 初始化权重向量
num_neurons = 10;     % 神经元数量
weights = rand(num_neurons, 2);  % 初始化权重向量

% 迭代更新权重向量
for iter = 1:num_iterations
    % 随机选择一个数据点
    idx = randi(size(data, 1));
    input = data(idx, :);
    
    % 计算每个神经元与输入之间的距离
    distances = pdist2(input, weights);
    
    % 找到最近的神经元
    [~, winner_idx] = min(distances);
    
    % 更新最近神经元的权重
    weights(winner_idx, :) = weights(winner_idx, :) + learning_rate * (input - weights(winner_idx, :));
end

% 绘制结果
scatter(data(:, 1), data(:, 2), 'filled');
hold on;
scatter(weights(:, 1), weights(:, 2), 'r', 'filled');
legend('Data', 'SOMR Neurons');

这段代码首先设置了迭代次数和学习率等参数，然后生成了100个二维随机数据。接下来，初始化了权重向量，并通过迭代更新权重向量来训练SOMR模型。最后，使用散点图将原始数据和训练后的神经元位置进行可视化。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体问题进行参数调整和算法改进。

matlab 如何由分布生成随机变量

在MATLAB中，可以通过使用分布对象来生成随机变量。MATLAB提供了多种分布对象，例如正态分布、均匀分布、指数分布等。

首先，使用`makedist`函数创建一个分布对象，指定所需的分布类型和参数。例如，要创建一个正态分布对象，可以使用以下代码：

mu = 0;  % 正态分布的均值
sigma = 1;  % 正态分布的标准差
dist = makedist('Normal', 'mu', mu, 'sigma', sigma);

然后，使用分布对象的`random`方法来生成随机变量。可以通过指定生成的随机变量个数来控制生成的随机样本数量。例如，要生成100个符合正态分布的随机变量，可以使用以下代码：

sample_size = 100;  % 生成样本的个数
random_values = random(dist, sample_size);

最后，可以对生成的随机变量进行进一步处理或分析，例如绘制直方图、计算均值、方差等统计指标。以下是一个绘制正态分布随机变量直方图的示例代码：

histogram(random_values, 'Normalization', 'pdf');  % 绘制直方图
hold on;  % 将直方图保留在图形中
x = linspace(-3, 3);
y = pdf(dist, x);
plot(x, y, 'r-', 'LineWidth', 2);  % 绘制正态分布曲线
xlabel('随机变量');
ylabel('概率密度');
title('正态分布随机变量');
legend('随机变量直方图', '正态分布曲线');
hold off;

通过以上步骤，可以在MATLAB中根据所需的分布生成随机变量，并对其进行进一步处理和分析。