matlab中好像没有现成的函数,给你一个我编的函数,代码如下:
- function y = crnd(pdffun, pdfdef, m, n)
- %生成任意一元连续分布随机数
- % y = crnd(pdffun, pdfdef, m, n),产生指定一元连续分布的随机数,m行n列。pdffun为密度
- % 函数表达式,pdfdef为密度函数定义域。注意:pdfdef只能是有限区间,若密度函数定义域为无限区
- % 间,应设成比较大的有限区间,例如[-10000,10000]
- %
- % example:
- % pdffun = 'x*(x>=0 & x<1)+(2-x)*(x>=1 & x<2)';
- % x = crnd(pdffun, [0 2], 1000, 1);
- % [fp,xp] = ecdf(x);
- % ecdfhist(fp, xp, 20);
- % hold on
- % fplot(pdffun, [0 2], 'r')
- %
- % Copyright 2009 - 2010 xiezhh.
- % $Revision: 1.0.0.0 $ $Date: 2009/12/17 12:10:00 $
- fun = vectorize(['(' pdffun ')' '*x']); % x*f(x)运算向量化
- try
- xm = quadl(fun, min(pdfdef), max(pdfdef)); % 计算x的数学期望xm
- catch
- xm = mean(pdfdef); % 计算定义区间的平均值xm
- end
- pdffun = vectorize(['(' pdffun ')' '*x/x']); % x*f(x)/x运算向量化
- cdfrnd = rand(m*n, 1); % 产生[0,1]上均匀分布随机数
- y = zeros(m*n, 1); % 产生0向量作为变量y的初值
- options = optimset; % 产生一个控制迭代过程的结构体变量
- options.Display = 'off'; % 不显示中间迭代过程
- % 通过循环计算指定一元连续分布的随机数
- for i = 1:m*n
- funcdf = @(x)[quadl(pdffun, min(pdfdef), x) - cdfrnd(i)];
- y(i) = fsolve(funcdf, xm, options);
- end
- y=reshape(y,[m,n]); % 把向量y变为矩阵
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crnd函数能解决你的问题,只是该函数的效率还有待进一步提高,
这里用一个例子说明该函数的用法:
- pdffun = '6*x*(1-x)'; % 密度函数表达式
- % 调用crnd函数生成100个服从指定一元连续分布的随机数
- x = crnd(pdffun, [0 1], 100, 1);
- [fp,xp] = ecdf(x); % 计算经验累积概率分布函数值
- ecdfhist(fp,xp,20); % 绘制频率直方图
- hold on
- fplot(pdffun, [0 1], 'r') % 绘制真实密度函数曲线
- xlabel('x'); % 为X轴加标签
- ylabel('f(x)'); % 为Y轴加标签
- legend('频率直方图', '密度函数曲线') % 为图形加标注框
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这是我的新书《MATLAB统计分析与应用39个案例分析》中的一个例子,
该书即将出版,敬请关注!
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