geornd

幾何分布する乱数

構文

r = geornd(p) r = geornd(p,m,n,...) r = geornd(p,[m,n,...])

説明

r = geornd(p) は、確率パラメーター p を使用して幾何分布から乱数を発生させます。p は、ベクトル、行列または多次元配列になる可能性があります。r のサイズは、p のサイズと等しくなります。p のパラメーターは、区間 [0,1] 内に入っていなければなりません。

r = geornd(p,m,n,...) または r = geornd(p,[m,n,...]) は確率パラメーターp を使用して幾何分布から生成された乱数を含む多次元 m x n x ... 配列を生成します。p は、r と同じサイズのスカラーまたは配列になる可能性があります。

幾何分布は、一連の独立試行中に 1 回成功するまでの失敗回数をモデル化するのに便利です。ここで、各試行は成功または失敗のいずれかの結果となり、任意の独立試行の成功確率は定数 p です。

例

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幾何分布からの乱数の生成

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確率パラメーター p が 0.01 である幾何分布から、乱数を 1 つ生成します。

rng default  % For reproducibility
p = 0.01;
r1 = geornd(0.01)

r1 = 20

返される乱数は、1 回の実験において成功するまでに 20 回の失敗が観測されたことを表しています。ここで、独立した各試行の成功確率 p は 0.01 です。

確率パラメーター p 値が 0.01 である幾何分布から、1 行 5 列の乱数の配列を生成します。

r2 = geornd(p,1,5)

r2 = 1×5

     9   205     9    45   231

配列に返される各乱数は、1 回の実験結果において成功するまでに観測された失敗回数を表します。ここで、独立した各試行の成功確率 p は 0.01 です。

生成される 1 行 3 列の配列には、確率 p の 1 行 3 列の配列のパラメーターに対応する、3 つの幾何分布からの乱数がそれぞれ 1 つ含まれます。

p = [0.01 0.1 0.5];
r3 = geornd(p,[1 3])

r3 = 1×3

   127     5     0

返された 1 行 3 列の配列 r3 の各要素は幾何分布から生成された 1 つの乱数を含みます。この幾何分布は P の対応するパラメーターで説明されます。たとえば、r3 の最初の要素は 1 件の実験を表しており、成功までに 127 の失敗が観測されました。ここで、独立した各試行の成功確率 p は 0.01 です。r3 の 2 番目の要素は、1 回の実験において成功するまでに失敗が 5 回観測されたことを表します。ここで、独立した各試行の成功確率 p は 0.1 です。r3 の 3 番目の要素が表す実験では、成功までに観測された失敗が 0 になっています。つまり、最初の試行が成功であり、独立した各試行の成功確率 p は 0.5 です。