使用MATLAB已知平均数求随机数

在MATLAB中，可以使用 `normrnd()` 函数生成符合正态分布的随机数。以下是一个示例代码，可以根据给定的平均数和标准差生成随机数：

mean = 50;  % 平均数
std_deviation = 10;  % 标准差
num_samples = 10;  % 生成的随机数个数

samples = normrnd(mean, std_deviation, [1, num_samples]);
disp(samples);

其中，`normrnd()` 函数的第一个参数表示均值，第二个参数表示标准差，第三个参数是一个行向量，表示生成的随机数的个数。上述代码中，我们生成了10个平均数为50，标准差为10的随机数，并将其打印出来。

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使用MATLAB已知平均数求随机数，随机数为整数

在MATLAB中，可以使用 `randi()` 函数生成指定范围内的整数随机数。以下是一个示例代码，可以根据给定的平均数和标准差生成随机整数：

mean = 50;  % 平均数
std_deviation = 10;  % 标准差
num_samples = 10;  % 生成的随机数个数

lower_bound = round(mean - 3 * std_deviation);  % 下界
upper_bound = round(mean + 3 * std_deviation);  % 上界

samples = randi([lower_bound, upper_bound], [1, num_samples]);
disp(samples);

其中，我们根据3倍标准差的范围确定了下界和上界，并使用 `randi()` 函数指定了生成随机数的范围。上述代码中，我们生成了10个平均数为50，标准差为10的随机整数，并将其打印出来。

使用MATLAB已知平均数求随机数，已知的平均数有100个，随机数为整数

您可以使用MATLAB中的randi函数生成均匀分布的随机整数，然后通过对这些随机整数求平均值来得到已知的平均数，从而反推出需要生成的随机整数。以下是实现代码：

% 已知的平均数
known_mean = 50;

% 生成100个大小为100的随机整数，取值范围为1到100
data = randi([1, 100], 100, 100);

% 求每组随机整数的平均值
means = mean(data, 2);

% 计算需要生成的随机整数的平均值
target_mean = 2 * known_mean - mean(means);

% 生成符合要求的随机整数
rand_ints = round(target_mean + randn(1, 100));

% 输出结果
disp(rand_ints);

上述代码中，randi函数的第一个参数是随机数的取值范围，第二个参数是生成的随机数的大小。mean函数的第二个参数2表示对每行进行平均值计算，因此得到的means是一个100行1列的向量，每个元素代表一组随机整数的平均值。通过已知的平均数和得到的平均数，可以计算出需要生成的随机整数的平均值target_mean。最后，使用randn函数生成符合正态分布的随机数，并且将其加上target_mean后四舍五入，得到符合要求的随机整数。