生成一些样本量为n=30，n=50和n=100的标准正态分布数据。对数据进行不同组距的分组，并绘制统计直方图。使用subplot将不同组距参数下的统计直方图绘制于同一绘图窗口中。用matlab

在MATLAB中，你可以按照以下步骤生成标准正态分布数据并绘制直方图：

1. **生成随机数据**:
使用`randn`函数生成指定样本量的标准正态分布数据。例如，对于n=30、n=50和n=100，代码分别如下：

   n_30 = 30;
   data_30 = randn(n_30, 1);
   
   n_50 = 50;
   data_50 = randn(n_50, 1);
   
   n_100 = 100;
   data_100 = randn(n_100, 1);

2. **设置组距和分组**:
根据需要选择合适的组距，例如每5个单位一组。然后使用`histcounts`函数进行分组：

   group_width = 5;
   [hist_30, edges_30] = histcounts(data_30, round((max(data_30) - min(data_30)) / group_width));
   [hist_50, edges_50] = histcounts(data_50, round((max(data_50) - min(data_50)) / group_width));
   [hist_100, edges_100] = histcounts(data_100, round((max(data_100) - min(data_100)) / group_width));

3. **绘制直方图**:
使用`subplot`函数在同一窗口中绘制三个直方图：

   figure; % 创建一个新的图形窗口
   subplot(3, 1, 1); % 第一行为三列的第一格，从上到下依次显示
   histogram(data_30, 'Normalization', 'probability');
   title(['Sample size: ', num2str(n_30)]);
   xlabel('Value');
   ylabel('Probability Density');

   subplot(3, 1, 2);
   histogram(data_50, 'Normalization', 'probability');
   title(['Sample size: ', num2str(n_50)]);
   xlabel('Value');

   subplot(3, 1, 3);
   histogram(data_100, 'Normalization', 'probability');
   title(['Sample size: ', num2str(n_100)]);
   xlabel('Value');

`Normalization`设为`'probability'`会让直方图的面积总和等于1，表示概率密度。

4. **显示结果**:
最后运行整个MATLAB脚本，你会看到一个包含三个直方图的图表，每个直方图代表不同样本大小的标准正态分布数据。