matlab是我們常用一種軟體，對於做隨機過程或者機率的朋友，常常會用到一些隨機數。但是這些資料怎麼生成那？下面介紹下matlab中一些常見的隨機數
1.均勻分佈：unifrnd (a, b, m, n); 產生m*n階[a, b]均勻分佈
2.rand (m, n)；產生m*n階［０，1］均勻分佈的隨機數矩陣
rand(n); 產生n*n階［０，１］均勻分佈的隨機數
3.binornd(n,p,[M,N,P,...]) 產生的是服從二項分佈的隨機數，二項分佈的引數為：n和p，
考慮一個打靶的例子，每槍命中率為p，共射擊N槍，那麼一共擊中的次數就服從引數為（N,p）的二項分佈。注意p要小於等於1且非負，N要為整數。
binornd(n,p,[M,N,P,...]) 生成的隨機數服從引數為(N,p)的二項分佈，這些隨機數排列成M*N*P... 階矩陣。如果只寫M，則生成M*M矩陣；
4.unidrnd(N,m,n) ；產生m*n階離散均勻分佈的隨機數矩陣；產生一個數值在1-N之間的mm*nn矩陣
5.exprnd (mu ,m, n)產生m*n階期望值為mu的指數分佈的隨機數矩陣
6.另外還有一些其他隨機數，這裡不再介紹，方法其本類似
betarnd 貝塔分佈的隨機數生成器
chi2rnd 卡方分佈的隨機數生成器
exprnd 指數分佈的隨機數生成器
frnd f分佈的隨機數生成器
gamrnd 伽瑪分佈的隨機數生成器
geornd 幾何分佈的隨機數生成器
hygernd 超幾何分佈的隨機數生成器
lognrnd 對數正態分佈的隨機數生成器
nbinrnd 負二項分佈的隨機數生成器
ncfrnd 非中心f分佈的隨機數生成器
nctrnd 非中心t分佈的隨機數生成器
ncx2rnd 非中心卡方分佈的隨機數生成器
normrnd 正態（高斯）分佈的隨機數生成器
poissrnd 泊松分佈的隨機數生成器
raylrnd 瑞利分佈的隨機數生成器
trnd 學生氏t分佈的隨機數生成器
unidrnd 離散均勻分佈的隨機數生成器
unifrnd 連續均勻分佈的隨機數生成器
weibrnd 威布林分佈的隨機數生成器
matlab是我們常用一種軟體，對於做隨機過程或者機率的朋友，常常會用到一些隨機數。但是這些資料怎麼生成那？下面介紹下matlab中一些常見的隨機數
1.均勻分佈：unifrnd (a, b, m, n); 產生m*n階[a, b]均勻分佈
2.rand (m, n)；產生m*n階［０，1］均勻分佈的隨機數矩陣
rand(n); 產生n*n階［０，１］均勻分佈的隨機數
3.binornd(n,p,[M,N,P,...]) 產生的是服從二項分佈的隨機數，二項分佈的引數為：n和p，
考慮一個打靶的例子，每槍命中率為p，共射擊N槍，那麼一共擊中的次數就服從引數為（N,p）的二項分佈。注意p要小於等於1且非負，N要為整數。
binornd(n,p,[M,N,P,...]) 生成的隨機數服從引數為(N,p)的二項分佈，這些隨機數排列成M*N*P... 階矩陣。如果只寫M，則生成M*M矩陣；
4.unidrnd(N,m,n) ；產生m*n階離散均勻分佈的隨機數矩陣；產生一個數值在1-N之間的mm*nn矩陣
5.exprnd (mu ,m, n)產生m*n階期望值為mu的指數分佈的隨機數矩陣
6.另外還有一些其他隨機數，這裡不再介紹，方法其本類似
betarnd 貝塔分佈的隨機數生成器
chi2rnd 卡方分佈的隨機數生成器
exprnd 指數分佈的隨機數生成器
frnd f分佈的隨機數生成器
gamrnd 伽瑪分佈的隨機數生成器
geornd 幾何分佈的隨機數生成器
hygernd 超幾何分佈的隨機數生成器
lognrnd 對數正態分佈的隨機數生成器
nbinrnd 負二項分佈的隨機數生成器
ncfrnd 非中心f分佈的隨機數生成器
nctrnd 非中心t分佈的隨機數生成器
ncx2rnd 非中心卡方分佈的隨機數生成器
normrnd 正態（高斯）分佈的隨機數生成器
poissrnd 泊松分佈的隨機數生成器
raylrnd 瑞利分佈的隨機數生成器
trnd 學生氏t分佈的隨機數生成器
unidrnd 離散均勻分佈的隨機數生成器
unifrnd 連續均勻分佈的隨機數生成器
weibrnd 威布林分佈的隨機數生成器