用matlab产生1000个标准正态随机变量，计算样本期望和祥本方差，并画所对应的直方图。

在MATLAB中，你可以按照以下步骤生成1000个标准正态随机变量、计算样本期望（均值）和样本方差，并绘制直方图：

1. 首先，你需要安装并打开MATLAB环境。
2. 导入所需的库，如果还没有导入的话，可以输入 `% 加载 Statistics and Machine Learning Toolbox`
3. 使用 `randn` 函数生成1000个独立的标准正态随机变量。这行代码是 `x = randn(1, 1000);`
4. 计算样本期望（均值），用 `mean` 函数，例如 `mu = mean(x);`
5. 计算样本方差，用 `var` 函数，例如 `sigma^2 = var(x);`
6. 对生成的数据创建直方图，使用 `histogram` 函数，比如 `histogram(x, 'Normalization', 'probability')` 或者 `hist(x)` 显示频率直方图，如果你想显示概率密度，则需要指定 `'Normalization', 'probability'` 参数。
7. 可能还需要添加标题和标签，如 `title('Histogram of Standard Normal Variables'); xlabel('Value'); ylabel('Frequency (or Probability)');`

完整的代码示例：

% 加载 Statistics and Machine Learning Toolbox
if ~isToolboxInstalled('Statistics')
    error('Statistics and Machine Learning Toolbox is required for this operation.');
end

% 生成1000个标准正态随机变量
x = randn(1, 1000);

% 计算样本期望和方差
mu = mean(x);
sigma^2 = var(x);

% 绘制直方图
histogram(x, 'Normalization', 'probability');
hold on; % 保留当前图形以便叠加直方图
h = gca; % 获取当前坐标轴 handle
h.XTickLabel = {}; % 清空 x 轴刻度标签（防止数字覆盖）
title('Histogram of Standard Normal Variables with Sample Mean and Variance');
xlabel('Value');
ylabel('Probability Density');
grid on;
line([mu mu], [0 max(histcounts(h))/numel(x)], 'Color', 'r', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', ['Sample Mean: ', num2str(mu)]);
line([mu - sigma mu + sigma], [0 0.99], 'Linewidth', 2, '--', 'DisplayName', ['Standard Deviation: ', num2str(sigma)]);
legend(h LegendLocation, 'Best');

% 关闭 hold
hold off;