步骤1.定义分布参数。

创建一个向量p包含每个结果的概率。结果1的概率为1/2，结果2的概率为1/3，结果3的概率为1/6。每个实验中的试验次数n为5，实验重复的数量代表是8。

p = [1/2 1/3 1/6];n = 5;reps = 8;

步骤2.生成一个随机数。

从多项式分布中产生一个随机数，这是一次试验的结果。

rng（'默认'）％可再现性r = mnrnd（1，p，1）

r =1×30 1 0

返回的向量r包含三个元素，这些要素显示了每个可能结果的计数。这项单一试验导致结果2。

步骤3.生成一个随机数的矩阵。

您还可以从多项式分布中生成一个随机数的矩阵，该矩阵报告了每个包含多个试验的多个实验的结果。生成一个包含实验结果的矩阵n = 5试验和reps = 8重复。

r = mnrnd（n，p，reps）

r =8×31 1 3 3 2 0 1 1 3 0 4 1 5 0 0 1 2 2 3 1 1 3 1 1 1

结果矩阵中的每一行都包含每个 $$k$$多项式垃圾箱。例如，在第一个实验（与第一行相对应）中，五项试验中的一项导致结果1，五个试验中的一项导致结果2，而五项试验中有三项导致结果3。

步骤4.计算PDF。

由于多项式功能可与bin计数一​​起使用，因此创建所有可能结果组合的多维数组，并使用MNPDF。

count1 = 1: n;是从= 1:n;(x1, x2) = meshgrid(计谋nt1,count2); x3 = n-(x1+x2); y = mnpdf([x1(:),x2(:),x3(:)],repmat(p,(n)^2,1));

步骤5.绘制PDF。

创建一个3-D条形图以可视化结果频率的每种组合的PDF。

y =重塑（y，n，n）;bar3（y）set（GCA，'Xticklabel'，1：n）;set（GCA，'yticklabel'，1：n）;Xlabel（'x_1频率'）ylabel（'x_2频率'）Zlabel（“概率质量”）

该图显示了结果的每种可能组合的概率质量。它没有显示 $$X_3$$，由约束决定 $$X_1+X_2+X_3=n$$。