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正如我在另一篇文章中看到的，关于以给定概率生成随机数，我发现了我在程序中使用的这个有用的代码：

r = rand;
prob = [0.5, 0.1, 0.4];
x = sum(r >= cumsum([0, prob]));
disp(x)

it gives

0.5 chance of 1
0.1 chance of 2
0.4 chance of 3

我已经根据我的需要调整了这个例子：我需要使用以下 proba 生成从 1 到 6 的数字：

signal5=[0.233  0.233   0.233 0.1    0.1     0.1   ];

到现在为止，一切都很完美。

当我尝试通过大量试验（1000）验证结果时，我有一两个奇怪的案例，其中 x=7 ：

k=1
for k=1:1000
signal5=[0.233  0.233   0.233 0.1    0.1     0.1   ];
r = rand;
            x = sum(r >= cumsum([0, eval('signal5')]));
 fid=fopen('seed.txt','a+');
 fprintf(fid,'Trial  %s  X %s',num2str(k),num2str(x));
 fclose(fid);
k=k+1
end

为什么我有时会 7 进行大量试用？

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1 回答 1

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在我们开始之前只是一个旁注：你看过这个randsample函数吗？这还允许您从分布中提取值，其中每个值都以一定的概率出现。顺便说一句，你不需要eval那里的声明。这是多余的。只需引用变量 ( signal5)。

现在来回答你的问题。当您执行此语句时：

x = sum(r >= cumsum([0, eval('signal5')]));

发生的事情是您将获得第 7 个条目，因为可能有一段时间您会生成一个随机数，1.0当您的概率总和为 时0.99。不可避免地会发生的是，当你这样做时cumsum，它会被“推”到下一个垃圾箱，这就是为什么会出现第 7 次。正如@MarkDickenson 所建议的那样，快速解决方法是丢弃第 7 个值。我可以建议的另一个解决方法是稍微更改向量开头的一个概率，使其增加0.001. 这样，您所有的概率总和为 1。例如，执行以下操作：

signal5=[0.234  0.233   0.233 0.1    0.1     0.1   ];

偏移量的重要性0.001（希望！）可以忽略不计。

于 2014-05-20T18:41:04.247 回答