johnsrnd
约翰逊系统随机数
句法
R = johnsrnd（位数，M，N）
R = johnsrnd（位数）
[R，类型= johnsrnd（...）
[R，类型，coefs] = johnsrnd（...）
描述
R = johnsrnd（位数，M，N）返回米-通过-ñ从该分布在约翰逊系统满足位数规范由下式给出绘制随机数的矩阵位数。位数是位数为所需分布的四元素矢量对应于该标准正态分位数[-1.5 -0.5 0.5 1.5]。换句话说，可以指定从中通过指定绘制随机值分位数对应于累积概率[0.067 0.309 0.691 0.933]的分布。位数也可以是2-通过-4矩阵，它的第一行包含四个标准正常位数，并且其第二行中包含的所需分布的相应位数。该标准正态分位数必须间隔均匀。
注意
因为[R是一个随机样品，其样品位数通常从指定的分配位数有所不同。
R = johnsrnd（位数）返回一个标值。
R = johnsrnd（位数，M，N，...）要么R = johnsrnd（位数，[M，N，...]）返回米-通过-ñ-by -...阵列。
[R，类型= johnsrnd（...）返回约翰逊系统内的指定分布的类型。类型是'SN'，'SL'，'SB'， 要么'SU'。组米和ñ到零，以确定分布类型，而不会产生任何的随机值。
在约翰逊系统对应于一个正常的随机变量的下列转换的四个分布类型：
[R，类型，coefs] = johnsrnd（...）返回系数coefs的限定分布的转变。coefs是[伽马，η，ε，λ1。如果ž是标准正态随机变量和H是上文所定义的转换中的一个，R =拉姆达* H（（Z-γ）/ ETA）+小量是从对应于分配类型的随机变量H。
例子
生成使用约翰逊系统随机样本
这个例子显示了几种不同的方法，使用的灵活的分配家庭约翰逊系统来产生随机数，并适合分布的样本数据。
产生一个比标准正常长尾巴的随机值。
RNG默认;％用于重现R = johnsrnd（[ - 1.7 -0.5 0.5 1.7]，1000,1）;数字;qqplot（R）;
产生向右偏斜的随机值。
R = johnsrnd（[ - 1.3 -0.5 0.5 1.7]，1000,1）;数字;qqplot（R）;
匹配生成一些示例数据以及在右手尾巴随机值。
加载carbig;qnorm = [0.5 1 1.5 2];Q =位数（加速度，normcdf（qnorm））;R = johnsrnd（[qnorm; Q]，1000,1）;[Q;分位数（R，normcdf（qnorm））]
ANS =2×416.7000 18.2086 19.5376 21.7263 16.6986 18.2220 19.9078 22.0918
确定分布类型和系数。
[R，类型，coefs] = johnsrnd（[qnorm; Q]，0）
R = []
类型= 'SU'
coefs =1×41.0920 0.5829 18.4382 1.4494
介绍了在R2006a
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