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文档简介

1、应用随机过程实验1常见随机变量离散型随机变量. unidrnd(N,m,n)产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵，数值在1-N之间2 ). Poissrnd(lambda,m,n):产生m*n阶参数为lambda的泊松分布的随机数生 成器3). binornd(N,p,m,n)产生m*n阶二项分布的随机数，二项分布的参数为：N 和p连续型随机变量均匀分布：unifrnd (a, b, m, n)；产生m*n阶a, b均匀分布unifrnd (a,b);产生一个a,b的均匀随机数rand (m, n);产生m*n阶0, 1 均匀分布的随机数矩阵 rand(n);产生n*n阶0,1均匀分布的随机数

2、exprnd (mu ,m,产生m*n阶期望值为mu的指数分布的随机数矩阵normrnd(mu,sigma,m,n):产生m*n阶正态(高斯)分布的随机数生成器，且 期望为 mu，方差为sigmaA2randn(m,n):产生m*n阶标准正态分布的随机数生成器二、一维基本随机过程1、随机游动1).简单随机游动 ranwalkl.m“从0开始，向前跳一步的概率为p，向后跳一步的概率为1 - p” p=0.5;n=10;y=0 cumsum(2.*(rand(1,n-1)0)arrt = 0; sort(rand(npoints, 1)*tmax);elsearrt = 0;end%画出计数过程stairs(arrt, 0:npoints);作业：生成离散随机变量：离散均匀分布、泊松分布、二项分布，生成连续随机变量:均匀分布、指数分布、正态分布，要求：每种随机变量分别生成5个、10、100将生成的随机变量画图 计算各个随机变量序列的均值及方差，并与离散均匀分布、泊松分布、二项分布的期望与方差进行比较

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