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random

설명

예제

R = random('name',A)'name'과 분포 모수 A로 지정된 단일 모수 분포군에서 난수를 반환합니다.

예제

R = random('name',A,B)'name'과 분포 모수 AB로 지정된 2-모수 분포군에서 난수를 반환합니다.

R = random('name',A,B,C)'name'과 분포 모수 A, B, C로 지정된 3-모수 분포군에서 난수를 반환합니다.

R = random('name',A,B,C,D)'name'과 분포 모수 A, B, C, D로 지정된 4-모수 분포군에서 난수를 반환합니다.

예제

R = random(pd)는 확률 분포 객체 pd에서 난수를 반환합니다.

예제

R = random(___,sz1,...,szN)은 위에 열거된 구문의 입력 인수를 사용하여 지정된 확률 분포에서 난수로 구성된 배열을 생성하며, 여기서 sz1,...,szN은 각 차원의 크기를 나타냅니다.

예제

R = random(___,sz)는 위에 열거된 구문의 입력 인수를 사용하여 지정된 확률 분포에서 난수로 구성된 배열을 생성하며, 여기서 벡터 szsize(r)을 지정합니다.

예제

모두 축소

표준 정규 확률 분포 객체를 만듭니다.

pd = makedist('Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

분포에서 하나의 난수를 생성합니다.

rng('default') % For reproducibility
r1 = random(pd)
r1 = 0.5377

또는, 분포 이름과 모수를 지정하여 표준정규 난수를 생성할 수 있습니다.

r2 = random('Normal',0,1)
r2 = 1.8339

난수 생성기의 현재 상태를 저장합니다. 그런 다음 사건 발생률 모수가 5인 푸아송 분포에서 난수를 생성합니다.

s = rng;
r = random('Poisson',5)
r = 5

난수 생성기의 상태를 s로 복원한 후 새 난수를 생성합니다. 값은 이전과 같습니다.

rng(s);
r1 = random('Poisson',5)
r1 = 5

기존 배열과 동일한 크기의, 난수로 구성된 행렬을 만듭니다. 형태 모수가 2와 0이고, 스케일 모수가 1이며, 위치 모수가 0인 안정분포를 사용합니다.

A = [3 2; -2 1];
sz = size(A);
R = random('Stable',2,0,1,0,sz)
R = 2×2

    0.7604   -3.1945
    2.5935    1.2193

위에 나와 있는 두 코드 라인을 하나의 라인으로 결합할 수 있습니다.

R = random('Stable',2,0,1,0,size(A))
R = 2×2

    0.4508   -0.6132
   -1.8494    0.4845

디폴트 모수 값을 사용하여 베이불(Weibull) 확률 분포 객체를 생성합니다.

pd = makedist('Weibull')
pd = 
  WeibullDistribution

  Weibull distribution
    A = 1
    B = 1

분포에서 난수를 생성합니다.

rng('default')  % For reproducibility
r = random(pd,10000,1);

베이불 분포 피팅과 함께 100개의 Bin을 사용하여 히스토그램을 생성합니다.

histfit(r,100,'weibull')

표준 정규 확률 분포 객체를 만듭니다.

pd = makedist('Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

분포에서 난수로 구성된 2x3x2 배열을 생성합니다.

r = random(pd,[2,3,2])
r = 
r(:,:,1) =

    0.5377   -2.2588    0.3188
    1.8339    0.8622   -1.3077


r(:,:,2) =

   -0.4336    3.5784   -1.3499
    0.3426    2.7694    3.0349

입력 인수

모두 축소

확률 분포 이름으로, 다음 표에 나와 있는 확률 분포 이름 중 하나로 지정됩니다.

'name'분포입력 모수 A입력 모수 B입력 모수 C입력 모수 D
'Beta'Beta Distributiona 첫 번째 형태 모수b 두 번째 형태 모수
'Binomial'Binomial Distributionn 시행 횟수p 각 시행에 대한 성공 확률
'BirnbaumSaunders'Birnbaum-Saunders Distributionβ 스케일 모수γ 형태 모수
'Burr'Burr Type XII Distributionα 스케일 모수c 첫 번째 형태 모수k 두 번째 형태 모수
'Chisquare'Chi-Square Distributionν 자유도
'Exponential'Exponential Distributionμ 평균
'Extreme Value'Extreme Value Distributionμ 위치 모수σ 스케일 모수
'F'F Distributionν1 분자의 자유도ν2 분모의 자유도
'Gamma'Gamma Distributiona 형태 모수b 스케일 모수
'Generalized Extreme Value'Generalized Extreme Value Distributionk 형태 모수σ 스케일 모수μ 위치 모수
'Generalized Pareto'Generalized Pareto Distributionk 꼬리 인덱스(형태) 모수σ 스케일 모수μ 분계점(위치) 모수
'Geometric'Geometric Distributionp 확률 모수
'HalfNormal'Half-Normal Distributionμ 위치 모수σ 스케일 모수
'Hypergeometric'Hypergeometric Distributionm 모집단 크기k 모집단에서 원하는 특성을 가진 항목 개수n 추출된 표본 개수
'InverseGaussian'Inverse Gaussian Distributionμ 스케일 모수λ 형태 모수
'Logistic'Logistic Distributionμ 평균σ 스케일 모수
'LogLogistic'Loglogistic Distributionμ 로그 값의 평균σ 로그 값의 스케일 모수
'Lognormal'로그 정규분포μ 로그 값의 평균σ 로그 값의 표준편차
'Nakagami'Nakagami Distributionμ 형태 모수ω 스케일 모수
'Negative Binomial'Negative Binomial Distributionr 성공 횟수p 단일 시행에서 성공할 확률
'Noncentral F'Noncentral F Distributionν1 분자의 자유도ν2 분모의 자유도δ 비중심성 모수
'Noncentral t'Noncentral t Distributionν 자유도δ 비중심성 모수
'Noncentral Chi-square'Noncentral Chi-Square Distributionν 자유도δ 비중심성 모수
'Normal'정규분포μ 평균 σ 표준편차
'Poisson'푸아송 분포λ 평균
'Rayleigh'Rayleigh Distributionb 스케일 모수
'Rician'Rician Distributions 비중심성 모수σ 스케일 모수
'Stable'Stable Distributionα 첫 번째 형태 모수β 두 번째 형태 모수γ 스케일 모수δ 위치 모수
'T'Student's t Distributionν 자유도
'tLocationScale't Location-Scale Distributionμ 위치 모수σ 스케일 모수ν 형태 모수
'Uniform'Uniform Distribution (Continuous)a 하한 끝점(최솟값)b 상한 끝점(최댓값)
'Discrete Uniform'Uniform Distribution (Discrete)n 관측 가능 최댓값
'Weibull'Weibull Distributiona 스케일 모수b 형태 모수

예: 'Normal'

첫 번째 확률 분포 모수로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다.

입력 인수 A, B, C, D 중 하나 이상이 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, random가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. 각 분포에 대한 A, B, C, D의 정의는 'name'을 참조하십시오.

데이터형: single | double

두 번째 확률 분포 모수로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다.

입력 인수 A, B, C, D 중 하나 이상이 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, random가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. 각 분포에 대한 A, B, C, D의 정의는 'name'을 참조하십시오.

데이터형: single | double

세 번째 확률 분포 모수로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다.

입력 인수 A, B, C, D 중 하나 이상이 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, random가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. 각 분포에 대한 A, B, C, D의 정의는 'name'을 참조하십시오.

데이터형: single | double

네 번째 확률 분포 모수로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다.

입력 인수 A, B, C, D 중 하나 이상이 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, random가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. 각 분포에 대한 A, B, C, D의 정의는 'name'을 참조하십시오.

데이터형: single | double

확률 분포로, 다음 표에 나와 있는 함수나 앱으로 생성되는 확률 분포 객체로 지정됩니다.

함수 또는 앱설명
makedist지정된 모수 값을 사용하여 확률 분포 객체를 생성합니다.
fitdist확률 분포 객체를 표본 데이터에 피팅합니다.
분포 피팅기대화형 분포 피팅기 앱을 사용하여 확률 분포를 표본 데이터에 피팅하고 피팅된 객체를 작업 공간에 내보냅니다.
paretotails꼬리에서 일반화 파레토 분포를 갖는 조각별 분포 객체를 생성합니다.

각 차원의 크기로, 정수 값으로 지정됩니다. 예를 들어, 5,3,2를 지정하면 지정된 확률 분포에서 난수로 구성된 5x3x2 배열이 생성됩니다.

입력 인수 A, B, C, D 중 하나 이상이 배열이면 지정된 차원 sz1,...,szN은 필요한 스칼라 확장 후 A, B, C, D의 공통 차원과 일치해야 합니다. sz1,...,szN의 디폴트 값은 공통 차원입니다.

  • 단일 값 sz1을 지정하는 경우 R은 크기가 sz1xsz1인 정사각 행렬입니다.

  • 차원 중 하나라도 크기가 0이거나 음수인 경우 R은 빈 배열입니다.

  • random은 세 번째 차원부터는 크기가 1인 차원을 무시합니다. 예를 들어, 3,1,1,1을 지정하면 난수로 구성된 3x1 벡터가 생성됩니다.

예: 5,3,2

데이터형: single | double

각 차원의 크기로, 정수로 구성된 행 벡터로 지정됩니다. 예를 들어, [5 3 2]를 지정하면 지정된 확률 분포에서 난수로 구성된 5x3x2 배열이 생성됩니다.

입력 인수 A, B, C, D 중 하나 이상이 배열이면 지정된 차원 sz는 필요한 스칼라 확장 후 A, B, C, D의 공통 차원과 일치해야 합니다. sz의 디폴트 값은 공통 차원입니다.

  • 단일 값 [sz1]을 지정하는 경우 R은 크기가 sz1xsz1인 정사각 행렬입니다.

  • 차원 중 하나라도 크기가 0이거나 음수인 경우 R은 빈 배열입니다.

  • random은 세 번째 차원부터는 크기가 1인 차원을 무시합니다. 예를 들어, [3 1 1 1]을 지정하면 난수로 구성된 3x1 벡터가 생성됩니다.

예: [5 3 2]

데이터형: single | double

출력 인수

모두 축소

지정된 확률 분포에서 생성된 난수로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열(sz1,...,szN 또는 sz로 지정된 차원을 가짐)로 반환됩니다.

분포 모수 A, B, C 또는 D를 지정하는 경우, R의 각 요소는 A, B, C, D에서 대응되는 요소로 지정된 분포에서 생성된 난수입니다.

대체 기능

  • random은 분포 이름 'name'으로 지정한 분포를 받거나 확률 분포 객체 pd를 받는 일반 함수입니다. 분포 전용 함수(정규분포의 경우 randnnormrnd, 이항 분포의 경우 binornd)를 사용하는 것이 더 빠릅니다. 분포 전용 함수 목록은 Supported Distributions 항목을 참조하십시오.

  • 난수를 대화형 방식으로 생성하려면 난수 생성용 사용자 인터페이스 randtool을 사용하십시오.

확장 기능

R2006a 이전에 개발됨