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Student t 随机数
r = trnd(nu)
r = trnd(nu,sz1,...,szN)
r = trnd(nu,sz)
r = trnd(nu) 从自由度为 nu 的 Student t 分布生成一个随机数。
r
nu
示例
r = trnd(nu,sz1,...,szN) 从 Student t 分布中生成一个随机数数组,其中 sz1,...,szN 表示每个维度的大小。
sz1,...,szN
r = trnd(nu,sz) 从 Student t 分布生成一个随机数数组,其中大小向量 sz 指定 size(r)。
sz
size(r)
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从自由度为 10 的 Student t 分布生成一个随机数。
10
nu = 10; r = trnd(nu)
r = 1.0585
使用自由度 1 生成一个 1×6 的 Student t 随机数数组。
1
t
nu1 = ones(1,6); % 1-by-6 array of ones r1 = trnd(nu1)
r1 = 1×6 0.2108 7.8450 -11.0511 0.4134 4.3293 -0.8323
如果将 nu 指定为标量,则它将扩展为常量数组,其维度由 sz1,...,szn 指定。
sz1,...,szn
使用自由度 3 生成一个 2×6 的 Student t 随机数数组。
3
nu2 = 3; sz1 = 2; sz2 = 6; r2 = trnd(nu2,sz1,sz2)
r2 = 2×6 0.9257 0.3379 0.6477 -2.2792 -2.8371 0.3632 -0.2996 -0.6845 -1.2554 -0.5134 1.0458 -0.5521
如果将 nu 和 sz 都指定为数组,则 sz 指定的维度必须与 nu 的维度匹配。
使用从 1 到 6 的自由度生成一个 1×6 的 Student t 随机数数组。
6
nu3 = 1:6; sz = [1 6]; r3 = trnd(nu3,sz)
r3 = 1×6 1.3609 0.1845 -4.0246 -0.8724 -0.7507 2.3493
Student t 分布的自由度,指定为标量值或由标量值组成的数组。
要从多个分布中生成随机数,请使用数组指定 nu。r 中的每个元素均是从由 nu 中对应自由度指定的分布生成的随机数。
示例: [9 19 49 99]
[9 19 49 99]
数据类型: single | double
single
double
每个维度的大小,指定为单独的整数参量。
如果 nu 为数组,则指定的维度 sz1,...,szN 必须与 nu 的维度匹配。sz1,...,szN 的默认值为 nu 的维度。
如果您指定单一值 sz1,则 r 是大小为 sz1×sz1 的方阵。
sz1
如果任一维度的大小是 0 或负数,则 r 是空数组。
0
对于第二个维度以上的维度,trnd 忽略大小为 1 的尾部维度。例如,trnd(5,3,1,1,1) 从自由度为 5 的分布生成一个 3×1 随机数向量。
trnd
(5,3,1,1,1)
5
示例: 3,5
3,5
每个维度的大小,指定为由整数组成的行向量。
如果 nu 为数组,则指定的维度 sz 必须与 nu 的维度匹配。sz 的默认值为 nu 的维度。
如果您指定单一值 [sz1],则 r 是大小为 sz1×sz1 的方阵。
对于第二个维度以上的维度,trnd 忽略大小为 1 的尾部维度。例如,trnd(5,[3 1 1 1]) 从自由度为 5 的分布生成一个 3×1 随机数向量。
(5,[3 1 1 1])
示例: [3 5]
[3 5]
Student t 随机数,以标量值或由标量值组成的数组形式返回,其维度由 sz1,...,szN 或 sz 指定。r 中的每个元素均是从由 nu 中对应自由度指定的分布生成的随机数。
trnd 是 Student t 分布特有的函数。Statistics and Machine Learning Toolbox™ 还提供泛型函数 random,它支持各种概率分布。要使用 random,请指定概率分布名称及其参数。请注意,分布特有的函数 trnd 比泛型函数 random 的执行速度要快。
random
要以交互方式生成随机数,请使用 randtool,它是用于生成随机数的用户界面。
randtool
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用法说明和限制:
如果满足以下任一条件,生成的代码可能返回与 MATLAB® 返回的数字序列不同的数字序列:
输出是非标量。
输入参数对分布无效。
有关代码生成的详细信息,请参阅 Introduction to Code Generation 和 General Code Generation Workflow。
此函数完全支持 GPU 数组。有关详细信息,请参阅在 GPU 上运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。
在 R2006a 之前推出
tpdf | tcdf | tinv | tstat | random
tpdf
tcdf
tinv
tstat
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