如何用matlab产生一组固定概率的数字
首先要确定需要的是什么分布的随机数，也就是要知道随机数要符合的概率密度分布函数f(x)的定义，然后求其积分函数F(x)，然后求F(x)的反函数
得到反函数的定义之后，利用函数rand产生一系列（0，1）之间的随机数代入反函数中计算得到的结果数列就符合原来f(x)的分布。
这种方法适用于，能够容易得到概率密度分布函数的积分函数的反函数的解析表达式的情况。
下面以指数分布为例给出代码和验证图像
指数分布的概率密度函数形式为
f(x)= λexp(-λx) (x>0)
0 (x<=0)
其中λ > 0是分布的一个参数
指数分布的累积分布函数
F(x)= 1-exp(-λx) (x>0)
=0 (x<=0)
指数分布的累积分布函数的反函数是
G(y)= -log(1-y)/λ (0<y<1)
使用直接抽取的方法 先产生 [0,1]间的随机数列
利用累积分布函数的反函数，得到的结果就是符合指数分布的序列
N=10000; %产生随机数的个数lambda=3; %参数λy=rand(1,N); %生成N个0，1间均匀分布随机数x=-log(1-y)/lambda; %生成指数分布随机数 [n,xout]=hist(x,30); %分区间统计随机数出现概率nn=n/N/mean(diff(xout));bar(xout,nn,1);hold on; %画图验证随机数是否符合概率密度函数plot([0 xout],lambda*exp(-lambda*([0 xout])),'r');hold off;xlabel('x');ylabel('p(x)');
rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵 rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵 (现成的函数) 另外: Matlab随机数生成函数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nctrnd 非中心t分布的随机数生成器 ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器 normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器 poissrnd 泊松分布的随机数生成器 raylrnd 瑞利分布的随机数生成器 trnd 学生氏t分布的随机数生成器 unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器 unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器 weibrnd 威布尔分布的随机数生成器
NumberOfDigits = 1000; % 假设有1000个数字Result = rand(NumberOfDigits, 1); % 产生包含1000个随机数[0,1]的数组
Result(Result <= 0.1) = 4; % 小于0.1的都改成4，这样4的概率是10%，结果是Result包含(0.1,1]的数值以及4.
Result(Result <= 0.25) = 3; % 小于0.25的都改成3，结果是Result包含(0.25,1]以及3和4。以下类推。
Result(Result <= 0.35) = 2;
Result(Result < 1) = 1;
% 最后Result就是你需要的
你知道有个产生0到1之间均匀分布随机数的函数吧。
编个程序，先用他产生一个随机数，记为r，如果r大于0小于等于0.65，s=1，如果r大于0.65小于等于0.75，s=2，如果r大于0.75小于等于0.9，s=3，如果r大于0.9小于等于1，s=4。
s就符合你的条件
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