MATLAB 随机正态分布 rand

有,用normcdf(x,0,1)就是标准正态分布的分布函数.如果是带平均值和方差μ和σ的正态分布,用normcdf(x,mu,sigma)标准正态分布就是mu=0,sigma=1的特例.例如>>no

给你个例子,自己改区间x=(0:1000)/1000;y=0.5*pi^(0.5)*(erf(x)-erf(-inf));plot(x,y);

你是用什么检验的matlab有jbtest和kstest的函数据我所知ks检验是利用累计分布去测试是否符合某个分布的你这里的所谓ks分布5条gauss曲线是怎么来的?貌似曲线本身是多峰gauss曲线再

使用randn或者normpdfrandn产生标准正态分布转成需要的非正态分布：r=μ+δ*randn(m,n);normpdf产生正态分布normpdf(x,μ,δ)x为范围

分布的正太性检验：x为你要检验的数据.loadxhistfit(x);normplot(x);从这两个图中可以看出是否近似服从正太分布.然后估计参数：[muhat,sigmahat,muci,sigm

直接使用matlab自带的函数mvnrnd就可以实现了,help文档里面有一个自带的例子：mu=[1-1];Sigma=[.9.4;.4.3];r=mvnrnd(mu,Sigma,500);plot(

andom()是一个随机数,在不同的计算机语言里表达不一致,比如random(a)产生一个从0到a-1的整数,random()则产生一个大于0而小于1的小数

正态分布在整个实数轴上都有可能取到,只不过取某些值得可能性很小,按照你的要求在[110]之间生成均匀分布列还还能满足,用1+9*rand(N),N指的是数组的维数.对于正态分布,必须指出其数学期望和方

clear,clcnum=input('字符串的长度：\n');x=['0':'9''a':'z','A':'Z'];i=ceil(62*rand(1,num));fprintf('%s\n',x(i

a=1;b=1000;c=5;n=1000;m=2;x=randn(1,n);x=x/std(x)*sqrt(c);x=x-mean(x)+m;index=find(x>=a&x

不是[0,8],8+randn(1)

xcorr计算自相关；fft求取相关的傅里叶变换即可得到功率谱密度,具体用法请查阅matlab自带的帮助文档.

tag=randn(1,100);%产生标准正态分布数据100个>>tag=tag+5;>>average=sum(tag)/100%求的均值average=5.1231>>variance=sum(

x=3+randn(500,1);>>mean(x)ans=2.9648>>std(x)ans=1.0134>>y=normpdf(x,3,1);>>plot(x,y,'.')

参考docnormrndn2=normrnd(0,1,[15])n2=0.05911.79710.26410.8717-1.4462再问：那如何建立一个NxN的托普利茨矩阵，其元素满足IID（独立同分

ound(rand([1020])*7)+3%不需要整数的话,把round去掉就行了

x=(0:0.02:10);y=lognpdf(x,1.73,0.22);figure,subplot(121);plot(x,y);grid;xlabel('x');ylabel('p')%这是对数

你输入helplongnrnd后有段显示如下：R=lognrnd(mu,sigma)returnsanarrayofrandomnumbersgeneratedfromthelognormaldist

andn(m,n)产生标准差为1,均值为0大小为mxn的矩阵如果要差生序列,那么将m或n设为1就形了根据正态分布的特性,A*rand(m,n)+B,就能产生标准差为A,均值B的随机矩阵根据你的要求a=

int(a)是返回一个小于或等于a的整数.rnd*90也就是产生0-90之间的数,不包括0和99.rnd*90+10是产生10-100之间的数,不包括10和100.int(rnd*90)是产生0-89