N(10,3)高斯随机分布MATLAB代码
时间: 2023-12-14 17:36:14 浏览: 57
可以使用MATLAB中的normrnd函数来生成N(10,3)的高斯随机分布。
具体代码如下:
```matlab
mu = 10; % 均值
sigma = 3; % 标准差
rng('default'); % 设置随机数种子
data = normrnd(mu,sigma,[1,100]); % 生成100个样本
```
其中,mu表示均值,sigma表示标准差,rng('default')用于设置随机数种子,data表示生成的样本数据,[1,100]表示生成1行100列的数据。
相关问题
N(6,3)高斯随机分布MATLAB代码
以下是MATLAB代码实现N(6,3)高斯随机分布的生成:
```
mu = 6; % 均值
sigma = 3; % 标准差
rng('default'); % 设置随机数种子
r = mu + sigma*randn(1,1000); % 生成1000个随机数
histogram(r); % 绘制直方图
```
其中,`mu`和`sigma`分别为均值和标准差,`rng('default')`用于设置随机数种子,保证每次运行生成的随机数序列相同,`randn()`函数用于生成标准正态分布随机数,乘以标准差并加上均值即可得到N(6,3)高斯分布随机数。最后,使用`histogram()`函数可以绘制生成的随机数的直方图。
N(6,1)高斯随机分布MATLAB代码
可以使用MATLAB中的函数normrnd来生成N(6,1)高斯随机分布的样本。
具体代码如下:
```matlab
mu = 6; % 均值为6
sigma = 1; % 标准差为1
sample_size = 100; % 样本大小为100
% 生成N(6,1)高斯随机分布的样本
sample = normrnd(mu, sigma, sample_size, 1);
```
其中,mu为高斯分布的均值,sigma为标准差,sample_size为样本大小,sample为生成的样本。
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