如何使用Matlab'从分类分布中获取随机样本；s兰德（）？

我想根据简单的分类概率分布生成样本，例如

p(A) = 0.1
p(B) = 0.5
p(C) = 0.25
p(D) = 0.15

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使用rand（），它可以均匀地生成（0,1）中的样本，实现这一点的最佳方法是什么？

您只需检查随机数是否小于每个类别的概率，按概率增加的顺序：

value=rand（）
如果值

在不了解更多代码的情况下，我无法真正告诉您将它们整理好的最佳方法。如果您只有少数情况不会改变，那么像我上面所做的那样手动硬编码一次可能是最简单的

编辑：现在我想起来了，因为我们在累积概率，所以它们的顺序并不重要。我已经相应地调整了代码

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编辑：我认为这基本上就是工作原理。

您可以检查随机数是否小于每个类别的概率，按概率增加的顺序：

value=rand（）
如果值

在不了解更多代码的情况下，我无法真正告诉您将它们整理好的最佳方法。如果您只有少数情况不会改变，那么像我上面所做的那样手动硬编码一次可能是最简单的

编辑：现在我想起来了，因为我们在累积概率，所以它们的顺序并不重要。我已经相应地调整了代码

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编辑：我认为这基本上就是工作原理。

可能重复的可能重复是的，基本上我不在循环中，并保持概率的“当前”和，一旦总和高于随机“值”，我选择了这个事件。是的，基本上我不在循环中并保持“当前”概率的总和，一旦总和高于随机“值”，我选择了这个事件。

value = rand()
if value < p(A) 
    return A
if value < p(A)+p(B) 
    return B
if value < p(A)+p(B)+P(C) 
    return C
else            
    return D