R语言如何生成304个已知平均数为0.069075和标准差为0.010492229的随机数

在R语言中，可以使用rnorm函数生成指定均值和标准差的随机数。具体代码如下：

mean <- 0.069075
sd <- 0.010492229
N <- 304

# 生成随机数
random_numbers <- rnorm(N, mean, sd)

print(random_numbers)

rnorm函数的第一个参数是生成随机数的数量，第二个参数是均值，第三个参数是标准差。以上代码中，生成了304个均值为0.069075，标准差为0.010492229的随机数，并将结果存储在random_numbers变量中。

需要注意的是，在R语言中，生成的随机数默认是符合标准正态分布的，如果需要生成指定均值和标准差的随机数，需要使用rnorm函数，并将均值和标准差作为参数传入。

相关问题

使用MATLAB已知平均数求随机数，随机数为整数

在MATLAB中，可以使用 `randi()` 函数生成指定范围内的整数随机数。以下是一个示例代码，可以根据给定的平均数和标准差生成随机整数：

mean = 50;  % 平均数
std_deviation = 10;  % 标准差
num_samples = 10;  % 生成的随机数个数

lower_bound = round(mean - 3 * std_deviation);  % 下界
upper_bound = round(mean + 3 * std_deviation);  % 上界

samples = randi([lower_bound, upper_bound], [1, num_samples]);
disp(samples);

其中，我们根据3倍标准差的范围确定了下界和上界，并使用 `randi()` 函数指定了生成随机数的范围。上述代码中，我们生成了10个平均数为50，标准差为10的随机整数，并将其打印出来。

使用MATLAB已知平均数求随机数

在MATLAB中，可以使用 `normrnd()` 函数生成符合正态分布的随机数。以下是一个示例代码，可以根据给定的平均数和标准差生成随机数：

mean = 50;  % 平均数
std_deviation = 10;  % 标准差
num_samples = 10;  % 生成的随机数个数

samples = normrnd(mean, std_deviation, [1, num_samples]);
disp(samples);

其中，`normrnd()` 函数的第一个参数表示均值，第二个参数表示标准差，第三个参数是一个行向量，表示生成的随机数的个数。上述代码中，我们生成了10个平均数为50，标准差为10的随机数，并将其打印出来。