如何产生100个服从高斯分布的二维随机样本

mu=[0,2];%数学期望sigma=[10;0,4];%协方差矩阵r=mvnrnd(mu,sigma,50)%生成50个样本

几何分布期望为5的话,其参数p=1/5=0.2,对应单个随机变量方差DX=(1-p)/p^2=20从而DY=DX/n=20/n

andn(平均值,方差)调用上面函数就搞定了再问：谢谢你的回答，但是我不太明白的是，如何调用那个函数呢？再答：在MATLAB中调用函数直接在一行输入就可以的.用公式求出平均值、方差，然后写进下面的式子

clear;clc;data = randn(100,1)*0.1;data(abs(data)>0.1)=[];%随机生成[-0.1,0.1]之间数据[mu,sigma]&

M=10;%产生M行N列的随机数矩阵N=8;miu1=1;%第一个分布的参数sigma1=2;%第一个分布的参数miu2=6;%第二个分布的参数sigma2=1;%第二个分布的参数R=0.2*norm

F（m,n）分布.需要过程嘛?还是只要结果?再问：需要过程再答：~(0,1)； 统计量Y也是如此； ~X^2（m）分布；同理统计量Y也可以变化满足~X^2（n）分布；又因为满足Z=

直接使用poissrnd就好了poissrnd(7,100,1);第一个参数是分布参数,第二,三个参数是生成矩阵大小!你也可以使用命令：poissinv(rand(100,1),7);要明白这个的深入

正态分布平均值1035.2,置信区间(1033.2,1037.3)方差595.5501,置信区间(594.6990,597.6117)用MATLAB画出分布直方图,估计为正态分布；求法：设上述数据为向

X服从正态分布,则X的平方服从卡方分布.

高斯过程乘以一个已知的确切信号,出来的值服从高斯分布；跳频一般是随机跳频吧,如果这样,两随机过程相乘,出来的不一定是高斯过程.如果跳频是一个高斯过程,相乘之后的分布可参考：

E（x＋y）＝Ex＋Ey＝1＆＃47；5＋3＆＃47；5＝0．8D（x＋y）＝Dx＋Dy＋cov（xgy）＝1＆＃47；25＋9＆＃47；25＋cov（xrvzdy）需要知道xky的协方差2若相互独立

matlab用randn生成(-inf,inf)区间内的标准高斯分布(μ=0,σ=1)的随机数,而且,一般来说,这样生成的随机数不会超出区间[-3,3],因为随机数在区间[-3,3]的概率为99.8%

是这样子的,X服从于自由度为3的卡方分布,则有X=x1^2+x2^2+x3^2从X里抽出三个样本,则X1,X2,X3都有上面X=·····的表达式.根据卡分分布的可加性,3*3=9.则有,X1+X2+

y=poissrnd(lambda,m,n);%生成参数为lambda的m行n列的服从泼松分布的随机数max_value=max(y(:))%求得最大值

常见的统计均值,中位数,模式,方差,标准差采样时刻设X1,X2,...,xn是一个大小n个自然数k,分别称为原来的k阶样本统计点的时刻,中央时刻的k阶样本,统称为样本矩的样本.许多最常用的统计样本矩构

我只知道1－1＝0

andn(1,100)ezplot(@(x)normpdf(x,.5,1),[01])%orx=-0.5:0.1:0.5;y=randn(100,1);hist(y,x)

function b=bern(n,p)x=rand(n,1);% x is an n array ,choose fr

π(λ)P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i}=∑(i=0,...k)[λ

s=randn(1,n),n为随机白噪声序列的长度rand(M,N)：产生(0,1)均匀分布的M*N随机数矩阵如果要产生指定方差和均值的随机数设某个随机变量x均值为mu,方差为var^2,若要产生同样