怎么将数填入每一项服从正态分布的n维向量中matlab代码
时间: 2024-03-12 20:46:04 浏览: 26
在Matlab中,你可以使用`mvnrnd`函数来生成服从多元正态分布的n维向量。以下是一个生成服从正态分布的n维向量的示例代码:
```matlab
% 指定均值向量和协方差矩阵
mu = [1 2 3]; % 均值向量
sigma = [1 0.5 0; 0.5 2 0; 0 0 3]; % 协方差矩阵
% 生成服从正态分布的n维向量
n = 1000; % 生成向量的个数
X = mvnrnd(mu, sigma, n);
% 查看生成的向量
disp(X);
```
在上面的代码中,`mu`和`sigma`分别指定了均值向量和协方差矩阵。`mvnrnd`函数的第一个参数是均值向量,第二个参数是协方差矩阵,第三个参数是生成向量的个数。生成的向量存储在名为`X`的矩阵中,每一行是一个n维向量。你可以根据需要修改`mu`、`sigma`和`n`的值来生成不同的向量。
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如何获得服从正太分布的二维随机变量matlab
可以使用Matlab中的mvnrnd函数来获得服从正态分布的二维随机变量。该函数的语法如下:
```matlab
X = mvnrnd(mu, Sigma, n)
```
其中,mu是一个1x2的向量,表示正态分布的均值向量;Sigma是一个2x2的矩阵,表示正态分布的协方差矩阵;n是一个正整数,表示生成的随机变量个数。函数返回一个nx2的矩阵X,每一行表示一个二维随机变量。
例如,要生成服从均值为[1,2],协方差矩阵为[2,1;1,2]的二维正态分布随机变量,可以使用以下代码:
```matlab
mu = [1,2];
Sigma = [2,1;1,2];
n = 1000;
X = mvnrnd(mu, Sigma, n);
```
matlab正态分布采样
在Matlab中,可以使用函数`mvnrnd`来进行正态分布采样。该函数的语法是 `r = mvnrnd(MU, SIGMA, cases)`,其中MU是均值向量(1*d),SIGMA是协方差矩阵(d*d),cases表示需要抽取的样本数。函数返回一个cases*d的矩阵r,其中每一行都是一个从指定均值和协方差的正态分布中随机抽取的样本。
另外,根据引用中的描述,Matlab中产生的n维正态样本的每个分量都是相互独立的,或者说,协方差矩阵是一个数量矩阵mI,其中m为样本维度。例如,使用`randn`函数可以产生一个n维正态分布样本,其协方差矩阵为单位矩阵I。
如果你想自定义一个函数来生成多元正态分布的样本,可以参考引用中给出的`multivrandn`函数。该函数从N(u, R)中抽取M个样本,其中u是均值向量(行向量),R是协方差矩阵,它必须是正定的。函数返回一个M*d的矩阵,其中每一行都是从指定均值和协方差的正态分布中随机抽取的样本。
综上所述,在Matlab中可以使用`mvnrnd`函数进行正态分布采样,也可以使用`randn`函数生成相互独立的正态分布样本,或者自定义一个函数来生成多元正态分布的样本。