我想在Matlab程序中模拟具有概率质量函数和参数的超几何分布：https://en.wikipedia.org/wiki/Hypergeometric_distribution 如何在从均匀分布中生成随机数的同时对其进行编码。
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最明智的做法是使用builtin hypergeometric generator。
如果你必须为一个赋值或其他任意原因这样做，那么当反向CDF存在时的通用解决方案是进行反转 - 使用均匀生成器来创建p值（0到1之间的值），并将其插入逆CDF。自Matlab provides an inverse CDF function以来，这应该是直截了当的。
答案 1 :(得分：0)
使用randperm功能可轻松完成此操作，该功能可生成样本而无需替换。
让分配参数定义如下：
N = 10; % population size
K = 3; % number of success states in the population
n = 5; % number of draws
然后变量k获得为
k = sum(randperm(N,n)<=K);
具有参数N，K，n的超几何分布。
如果您确实需要使用统一随机数生成器（rand函数）：
[~, x] = sort(rand(1,N));
x = x(1:n); % this gives the same result as randperm(N,n)
k = sum(x<=K);