pause on – включает режим создания пауз. pause off – выключает режим создания пауз.

3.3.3. Стандартные функции Matlab для моделирования одномерных случайных чисел

y=chi2rnd(k) – 2 -распределение.

y=exprnd (lambda) – экспоненциальное распределение. y=frnd (m,k) – распределение Фишера.

y=gamrnd (a,b) – гамма-распределение. y=normrnd (a,sigma) – нормальное распределение. y=trnd (k) – распределение Стьюдента. y=unifrnd (a,b) – равномерное распределение.

y=rand(m,k) – моделирует (m k)-матрицу со случайными данными, вы-

бранными из равномерного распределения в интервале (0,1).

r=unidrnd(k) – возвращает матрицу случайных чисел, выбранных из набора

{1,2,...,k}. Размер r является размером k .

r=unidrnd(k,mm,nn) – возвращает (mm nn)-матрицу случайных чисел, вы-

бранных из набора {1,2,...,k}.

3.4.Порядок выполнения работы

3.4.1.Выполнить моделирование случайных чисел с указанными в п. 3.2

распределениями. Для каждого распределения вывести по 100 случайных чи-

сел, используя собственную программу, реализующую предложенный алго-

ритм, и стандартную программу Matlab. Собственные программы оформить в виде m-файлов-функций. Случайные числа вывести в виде точек на действи-

тельной прямой.

3.4.2. Для каждой выборки вычислить с помощью функции

function [xmean,s2,s3,s4,xmin,xmax,wtsum,wt,iwt,ifail]=g01aaf(x<,wt,iwt,ifail>)

выборочные среднее xmean, среднее квадратичное отклонение s2, коэффициент асимметрии s3, коэффициент эксцесса s4, минимальное значение выборки xmin, максимальное значение выборки xmax, сумму весов wtsum по данным x1,x2,…,xn, помещенным в векторе x и имеющим соответствующие веса w1,w2,…,wn, помещенные в векторе wt. Если присваивания весов не требуется,

то параметр wt не указывается, при этом веса устанавливаются равными 1. Па-

раметр iwt=0.

Пример

n=4; iwt = 0;

x = [193.0 215.0 112.0 161.0]; [xmean,s2,s3,s4,xmin,xmax,wtsum,wt,iwt,ifail] = g01aaf(x); xmean,s2,s3,s4,xmin,xmax,wtsum,ifail