用matlab做，判断矩阵A的第1行、第2行、第3行、......、第100行里的数据是否符合正态分布，是就回答1，否就回答0，然后按顺序提交100个回答给出具体代码

好的，以下是代码实现：

% 生成100x100的随机矩阵A
A = randn(100,100);

% 遍历A的100行
for i=1:100
    % 判断第i行的数据是否符合正态分布
    if jbtest(A(i,:))
        % 如果符合正态分布，则回答1
        answer = 1;
    else
        % 如果不符合正态分布，则回答0
        answer = 0;
    end
    % 输出回答
    fprintf('%d\n', answer);
end

这段代码会输出100个回答，表示矩阵A的每一行是否符合正态分布。

相关问题

matlab A矩阵第一行第一列元素加1的新矩阵与原矩阵A的行列式做比较

在 MATLAB 中，可以使用矩阵索引的方式来修改矩阵中的某个元素。比较修改后的新矩阵和原矩阵的行列式可以按照以下步骤进行：

1. 修改原矩阵中的元素，生成新矩阵；
2. 计算原矩阵的行列式，保存结果；
3. 计算新矩阵的行列式，保存结果；
4. 比较两个结果的大小，进行相应的处理。

以下是一个示例代码：

% 原矩阵
A = [1 2; 3 4];

% 修改第一行第一列元素，生成新矩阵
B = A;
B(1, 1) = B(1, 1) + 1;

% 计算原矩阵的行列式
detA = det(A);

% 计算新矩阵的行列式
detB = det(B);

% 比较两个结果的大小
if detB > detA
    disp('新矩阵的行列式大于原矩阵的行列式');
elseif detB < detA
    disp('新矩阵的行列式小于原矩阵的行列式');
else
    disp('新矩阵的行列式等于原矩阵的行列式');
end

在上面的示例中，我们首先定义了原矩阵 `A`，然后使用矩阵索引的方式修改了第一行第一列元素，生成了新矩阵 `B`。然后，我们使用 `det` 函数计算了原矩阵和新矩阵的行列式，并保存在 `detA` 和 `detB` 变量中。最后，我们比较了两个行列式的大小，并输出了相应的结果。

用matlab做，判断矩阵A的第1行、第2行、第3行、……、第100行里的数据是否符合正态分布，是就回答1，否就回答0，然后按顺序提交100个回答给出具体代码

好的，以下是Matlab代码：

% 生成一个100x100的随机矩阵A
A = randn(100);

% 循环遍历每一行
for i = 1:size(A,1)
    % 判断当前行是否符合正态分布
    if jbtest(A(i,:))
        disp('1'); % 符合正态分布
    else
        disp('0'); % 不符合正态分布
    end
end

以上代码通过jbtest函数来判断每一行数据是否符合正态分布，如果符合则输出1，否则输出0。然后使用循环遍历每一行，并按顺序输出结果。请注意，这里采用的是JB检验，也可以使用其他统计方法进行判断。