pearsrnd
皮尔逊系统随机数
语法
r = pearsrnd(μ、σ,倾斜,库尔特,m, n)
r = pearsrnd(μ、σ,倾斜,库尔特)
r = pearsrnd(μ、σ倾斜,kurt m, n,…)
r = Pearsrnd（mu，sigma，skew，kurt，[m，n，...]）
[r,类型]= pearsrnd(…)
[r、类型系数]= pearsrnd(…)
描述
r = pearsrnd(μ、σ,倾斜,库尔特,m, n)返回A.米——- - - - - -n由具有均值的皮尔逊系统中的分布引出的随机数矩阵μ,标准偏差σ,偏态斜和峰态库尔特．参数μ，σ，斜,库尔特必须是标量。
请注意
因为r是一个随机样本，其样本矩，特别是偏度和峰度，通常与指定的分布矩有所不同。
pearsrnd使用峰度的定义，正态分布的峰度为3。峰度的一些定义减去3，使正态分布的峰度为0。的pearsrnd函数不使用此约定。
有些矩的组合是无效的;特别地，峰度必须大于偏度的平方加1。正态分布的峰度定义为3。
r = pearsrnd(μ、σ,倾斜,库尔特)返回标量值。
r = pearsrnd(μ、σ倾斜,kurt m, n,…)或者r = Pearsrnd（mu，sigma，skew，kurt，[m，n，...]）返回A.米——- - - - - -n——-…数组中。
[r,类型]= pearsrnd(…)返回皮尔逊系统中指定分布的类型。类型是一个标量整数吗0来7．集米和n来0在不生成任何随机值的情况下识别分布类型。
Pearson系统中的七种分布类型对应以下分布:
[r、类型系数]= pearsrnd(…)返回系数系数通过微分方程定义分布的二次多项式
例子
由标准正态分布生成随机值:
r = pearsrnd (0 1 0 3100 1);相当于randn(100,1)
(r,类型)= pearsrnd (0, 1, 1, 4, 0, 0);R = [] type = 1
参考
Johnson, n.l.， S. Kotz，和N. Balakrishnan(1994)连续单变量分布，第1卷，Wiley-Interscience，第15卷，Eqn 12.33。
扩展功能
你也可以从以下列表中选择一个网站:
