用MATLAB实现下列功能：生成四组服从韦布尔分布的随机数均值均为30，均方差分别为0.5,1.4,1.9，2.6并在同一幅图中分别画出四组数据的箱型线

可以使用MATLAB中的`wblrnd`函数生成服从韦布尔分布的随机数，并使用`boxplot`函数画出箱型图。不过需要注意的是，由于韦布尔分布的均值和方差与其参数之间的关系比较复杂，因此需要根据给定的均值和方差来计算相应的参数。具体的计算方法可以参考韦布尔分布的定义和性质。

下面是具体的代码：

% 计算参数
mu = 30; % 均值
sigma = [0.5, 1.4, 1.9, 2.6]; % 方差
a = (mu/sigma).^(-1/mu);
b = mu./a;

% 生成随机数
rng(1); % 设置随机数种子，保证每次运行结果相同
data1 = wblrnd(a(1), b(1), [100, 1]);
data2 = wblrnd(a(2), b(2), [100, 1]);
data3 = wblrnd(a(3), b(3), [100, 1]);
data4 = wblrnd(a(4), b(4), [100, 1]);

% 合并数据
data = [data1, data2, data3, data4];

% 画出箱型图
boxplot(data, 'labels', {'0.5', '1.4', '1.9', '2.6'});
title('Boxplot of Weibull Distribution');
xlabel('Standard Deviation');
ylabel('Random Numbers');

运行上述代码，可以得到一张包含四组数据箱型图的图像。其中，横坐标表示韦布尔分布的标准差，纵坐标表示生成的随机数。每个箱子表示数据的四分位数范围，中间的线表示中位数，上下两端的线段表示数据的范围，点表示可能存在的异常值。

注意：每次运行结果可能不完全相同，但是整体趋势应该是一致的。