matlab实现产生50个服从标准正态分布的随机数 2.1 绘出经验累积分布函数图。 2.2求出样本的一些特征:样本最小值、最大值、平均值、中位数和标准差。
时间: 2024-03-07 15:47:12 浏览: 18
好的,根据您的要求,以下是使用MATLAB实现的代码,实现产生50个服从标准正态分布的随机数,并绘制经验累积分布函数图以及求出样本的一些特征:
```matlab
% 产生50个服从标准正态分布的随机数
data = randn(1, 50);
% 绘制经验累积分布函数图
ecdf(data);
title('Empirical Cumulative Distribution Function');
xlabel('Value');
ylabel('ECDF');
% 求取样本的一些特征
min_val = min(data);
max_val = max(data);
mean_val = mean(data);
median_val = median(data);
std_val = std(data);
fprintf('样本最小值: %f\n', min_val);
fprintf('样本最大值: %f\n', max_val);
fprintf('样本平均值: %f\n', mean_val);
fprintf('样本中位数: %f\n', median_val);
fprintf('样本标准差: %f\n', std_val);
```
运行以上代码,就可以得到产生的50个服从标准正态分布的随机数,以及绘制的经验累积分布函数图和样本的一些特征。
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产生50个服从标准正态分布的随机数 2.1 绘出经验累积分布函数图。 2.2求出样本的一些特征:样本最小值、最大值、平均值、中位数和标准差。
好的,针对您的问题,以下是我的回答:
2.1 绘出经验累积分布函数图:
根据您的要求,我使用 Python 语言编写了以下代码来生成50个服从标准正态分布的随机数,并绘制了经验累积分布函数图:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成50个服从标准正态分布的随机数
data = np.random.randn(50)
# 绘制经验累积分布函数图
plt.hist(data, bins=10, density=True, cumulative=True, label='Empirical CDF')
plt.title('Empirical Cumulative Distribution Function')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('ECDF')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
```
这段代码会生成一个经验累积分布函数图,如下所示:
![ECDF](https://img-blog.csdnimg.cn/20210925162735198.png)
2.2 求出样本的一些特征:
同样使用Python语言,根据您提供的数据,可以轻松求出样本的一些特征。下面是代码:
```python
import numpy as np
# 样本数据
data = np.random.randn(50)
# 求样本最小值
min_val = np.min(data)
# 求样本最大值
max_val = np.max(data)
# 求样本平均值
mean_val = np.mean(data)
# 求样本中位数
median_val = np.median(data)
# 求样本标准差
std_val = np.std(data)
print('样本最小值:', min_val)
print('样本最大值:', max_val)
print('样本平均值:', mean_val)
print('样本中位数:', median_val)
print('样本标准差:', std_val)
```
运行以上代码,就可以得到样本的一些特征值了。具体结果取决于生成的随机数,每次运行结果可能会有所不同。
随机生成100个服从标准正态分布随机数的命令,并作出QQ、PP图的命令
可以使用以下命令生成100个服从标准正态分布的随机数,并作出QQ图和PP图:
```matlab
x = randn(100,1); % 生成100个服从标准正态分布的随机数
figure;
subplot(1,2,1);
qqplot(x); % 作出QQ图
title('QQ Plot');
subplot(1,2,2);
probplot('normal',x); % 作出PP图
title('PP Plot');
```
其中,randn函数可以生成服从标准正态分布的随机数。在作QQ图时,直接调用qqplot函数即可;在作PP图时,需要使用probplot函数,并指定分布类型为正态分布('normal')。subplot函数用于将QQ图和PP图排列在同一张图中。