MATLAB 6.0概率统计教程：随机数生成与正态分布

MATLAB 6.0 使用手册深入讲解了MATLAB在概率统计方面的功能，特别是第4章，它详细介绍了如何生成各种分布的随机数。本章内容涵盖了二项分布和正态分布的随机数生成。 14.1 随机数的产生 - **二项分布**：`binornd`函数用于生成二项分布的随机数据。该函数接受两个参数N（试验次数）和P（成功概率），可以生成单个随机数（R=binornd(N,P)）、指定数量的随机数（R=binornd(N,P,m)）或指定形状的矩阵（R=binornd(N,P,m,n)）。例如，`binornd(10,0.5)`会生成一个服从参数N=10，P=0.5的二项分布随机数。 - **正态分布**：`normrnd`函数则负责生成正态分布的随机数。它接受均值MU和标准差SIGMA作为参数，可以生成单个数值（R=normrnd(MU,SIGMA)）、多个数值（R=normrnd(MU,SIGMA,m)）或矩阵形式（R=normrnd(MU,SIGMA,m,n)）。例如，`normrnd(0,1,[15])`生成15个独立的正态分布随机数，每个值的均值为0，标准差为1。 14.1.2 具体例子： - 通过`binornd(n,1./n)`生成每个元素的概率等于其索引的倒数的二项分布随机数。 - `normrnd`函数不仅支持单一均值和标准差，如`n1=normrnd(1:6,1./(1:6))`生成一系列以1到6为均值，对应标准差为1到6的正态随机数。 14.1.3 常见分布的随机数产生： 本节介绍了如何利用MATLAB生成常见分布的随机数，这为数据分析和模拟提供了强大的工具。用户可以根据具体需求选择合适的分布类型，并设置相应的参数来获取所需的随机样本。 总结来说，MATLAB 6.0 的概率统计部分是实用的，它提供了直观易用的函数，帮助用户轻松创建各种概率分布的随机数，这对于进行统计分析、模拟实验以及教学演示都非常有用。熟练掌握这些函数和其用法，将极大地提升在MATLAB环境下的数据分析能力。