1樓：紫色學習
在matlab 中產生0-1上均勻分佈的隨機數方法如下：
方法1、對於問題，如果 y 是m*n的服從0~1均勻分佈的隨機矩陣：
y = rand(m,n)；
方法2、用統計工具箱，y = unifrnd(0,1,m,n).
另外，提供常用的函式分佈供參考：
1、 均勻分佈u（a,b）
產生m*n階［a，b］均勻分佈u（a，b）的隨機數矩陣：unifrnd (a,b,m, n)
2、0-1分佈u（0,1）
產生m*n階［0，1］均勻分佈的隨機數矩陣：rand (m, n)
3、二類分佈binornd(n,p,mm,nn)，即產生mm*nn均值為n*p的矩陣
4、產生m*n階離散均勻分佈的隨機數矩陣：
unidrnd(n,mm,nn) 產生一個數值在1-n區間的mm*nn矩陣；
5、產生mm nn階期望值為 的指數分佈的隨機數矩陣：exprnd ( ,mm, nn).
2樓：佔有≠擁有
sign(fix(rand/0.3))
rand取0-1區間的隨機數
fix(rand/0.3) 則取到0-0.3區間時=0，取到0.3-1區間時≥1，概率比為3：7
sign(fix(rand/0.3))將非零數取1;即rand取在0.3-1區間時總式=1
取在0-0.3區間時總式=0
樓上的變成7：3了
3樓：
1-fix(rand/0.7)
一般的fix(rand+p)
p為取1的概率
用內建函式不就可以了
4樓：手機使用者
**用這麼費事。最好理解、也很通用的是
floor(rand+0.7)
也就是吧0.7～1.7之間的均勻分佈向下取整到0或者1，0.7就是1的概率
matlab 中如何產生0-1上均勻分佈的隨機數
5樓：匿名使用者
在matlab 中產生0-1上均勻
分佈的隨機數方法如下：
方法1、對於問題，如果 y 是m*n的服從0~1均勻分佈的隨機矩陣：
y = rand(m,n)；
方法2、用統計工具箱，y = unifrnd(0,1,m,n).
另外，提供常用的函式分佈供參考：
1、 均勻分佈u（a,b）
產生m*n階［a，b］均勻分佈u（a，b）的隨機數矩陣：unifrnd (a,b,m, n)
2、0-1分佈u（0,1）
產生m*n階［0，1］均勻分佈的隨機數矩陣：rand (m, n)
3、二類分佈binornd(n,p,mm,nn)，即產生mm*nn均值為n*p的矩陣
4、產生m*n階離散均勻分佈的隨機數矩陣：
unidrnd(n,mm,nn) 產生一個數值在1-n區間的mm*nn矩陣；
5、產生mm nn階期望值為 的指數分佈的隨機數矩陣：exprnd ( ,mm, nn).
6樓：匿名使用者
對於你的問題，如果 y 是m*n的服從0~1均勻分佈的隨機矩陣：
y = rand(m,n)
用統計工具箱，
y = unifrnd(0,1,m,n)
7樓：匿名使用者
如果 y 是m*n的服從0~1均勻分佈的隨機矩陣：
y = rand(m,n)
用統計工具箱，
y = unifrnd(0,1,m,n)
8樓：匿名使用者
rand函式
a=rand(m,n)
該函式產生一個大小m*n的陣列，陣列的元素為在區間（0,1）內均勻分佈的數
9樓：匿名使用者
x=random('unif',0,1)
10樓：dandy的同桌
rand生成的是標準正態分佈
在matlab中，怎麼生成高斯0-1分佈的隨機數的函式
11樓：匿名使用者
在sources裡有個random number
其實最簡單的直接用userdefined function自己定義即可。
____________________
matlab命令就是randn(m,n)生成m行n列均值為0方差為1的標準正回態分佈隨機數。
或者用命答令normrnd(mu,sigma,m,n)生成m行n列均值為mu標準差為sigma的正態分佈隨機數
還有我想說明一下，正態分佈（即高斯分佈）所生成的數的範圍是無窮大的，不可能只有0和1兩種結果，後者是二項分佈。
12樓：我行我素
高斯0-1分佈就是正態0-1隨機分佈。
在matlab中可用如下語句：
a=5;b=6;c=7;
a=randn(a);%生成正方矩陣
a=randn(a,b);%生成非正內方矩陣a=randn(a,b,c);%生成三容維矩陣
13樓：匿名使用者
用 randn(m,n)
即產生m行n列 服從標準正態分佈的數列
14樓：匿名使用者
用rand函式即可 如果不符合要求，你可以說明白點。
要是rand不會用可以help rand，看看用法
最常用的用法randn(m,n)產生m行n列的0-1分佈的隨機數。
15樓：楊凡穩
推薦http://zhidao.baidu.
***/link?url=gj6v4nlpael5ec3nm11lkq4t5vo0k-koqkhheaeps9__3crrkw_maj5f5twwq3v8eabwrzq-gtal600m3hlrrk
在matlab中，怎麼生成高斯0-1分佈的隨機數的函式？
16樓：匿名使用者
在sources裡有個
bairandom number
其實最簡單的直接用duuserdefined function自己zhi定義即可。
____________________
matlab命令就是randn(m,n)生成m行daon列均值為版0方差為1的標準正態分佈權隨機數。
或者用命令normrnd(mu,sigma,m,n)生成m行n列均值為mu標準差為sigma的正態分佈隨機數
還有我想說明一下，正態分佈（即高斯分佈）所生成的數的範圍是無窮大的，不可能只有0和1兩種結果，後者是二項分佈。
想用matlab生成指定概率分佈的隨機數，怎麼生成
17樓：硪丨曖戀
均勻分佈u（a,b）：
產生m*n階［a，b］均勻分佈u（a，b）的隨機數矩陣：unifrnd (a,b,m, n)
產生一個［a，b］均勻分佈的隨機數：unifrnd (a,b)
0-1分佈u（0,1）
產生m*n階［0，1］均勻分佈的隨機數矩陣：rand (m, n)
產生一個［0，1］均勻分佈的隨機數：rand
二類分佈binornd(n,p,mm,nn) 如binornd(10,0.5,mm,nn)
即產生mm*nn均值為n*p的矩陣
binornd(n,p)則產生一個。而binornd(10,0.5,mm)則產生mm*mm的方陣，軍陣為n*p。
產生m*n階離散均勻分佈的隨機數矩陣：
unidrnd(n,mm,nn) 產生一個數值在1-n區間的mm*nn矩陣
產生mm nn階期望值為 的指數分佈的隨機數矩陣：
exprnd ( ,mm, nn)
matlab 如何生成指定分佈的隨機數？ 50
18樓：白肚河蟹不讓說
抄別的一個函式給你吧：
****************************************=
function y=dis_rand(x,p,n)
%dis_rand 產生離散分佈隨機數
% x：可能取值
% p：取值概率
% n：擬生成隨機數的數目
cp=cumsum(p);
y=zeros(1,n);
for i=1:n
y(i)=x(sum(cp<=rand(1))+1);
end演算法說明：利用matlab中的rand函式獲取區間[0，1]上均勻分佈的隨機數，根據希望的分佈律把[0，1]區間分段，各段的長度依次為隨機數取各個可能值的概率。當那個均勻分佈的隨機數落在其中第i個小段上時，就把第i個可能取值輸出。
****************************************=
你的問題這樣呼叫：
y=dis_rand([0 0.5 1],[1/3 1/3 1/3],100)
即按照你要的概率從0,0.5,1三個數字中產生100個隨機數。但我看了下因為rand本身在樣本數少的時候就不是很準確，這樣100個樣本下，1/3概率還是有明顯偏差的。
不過所有概率方面的東西要在小樣本下都很難」準確「了。
19樓：牧樂志秋慕
均勻分佈u（a,b）：
產生m*n階［a，b］均勻分佈u（a，b）的隨機數矩陣：unifrnd
(a,b,m,
n)產生一個［a，b］均勻分佈的隨機數：unifrnd(a,b)
0-1分佈u（0,1）
產生m*n階［0，1］均勻分佈的隨機數矩陣：rand(m,n)
產生一個［0，1］均勻分佈的隨機數：rand二類分佈binornd(n,p,mm,nn)如binornd(10,0.5,mm,nn)即產生mm*nn均值為n*p的矩陣
binornd(n,p)則產生一個。而binornd(10,0.5,mm)則產生mm*mm的方陣，軍陣為n*p。
產生m*n階離散均勻分佈的隨機數矩陣：
unidrnd(n,mm,nn)
產生一個數值在1-n區間的mm*nn矩陣
產生mm
nn階期望值為
的指數分佈的隨機數矩陣：
exprnd
(,mm,nn)
20樓：盛昱扈語兒
用概率密度
擬合工具箱，命令視窗輸入：dfittool
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matlab中怎樣在A集合中產生任意分佈的隨機數？求詳細程式，謝謝
function output getrandomdata x a 0,1,2,3,4,x,x 1,x 2,x 3,x 4,2 x 1,2 x 2,2 x 3,2 x 4,3 x 1,3 x 2,3 x 3,3 x 4,4 x 1,4 x 2,4 x 3,4 x 4 index randi size...
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matlab中怎麼產生Matlab中怎麼產生1到1之間的隨機數
x 2 rand m,n 0.5 產生m n個數，他們構成一個矩陣。一樓正解 例如 x 2 rand 5,5 0.5 x 0.7867 0.7374 0.1372 0.7279 0.7061 0.9238 0.8311 0.8213 0.7386 0.2441 0.9907 0.2004 0.636...