用函数normrnd产生正态分布的随机数，样本容量分别为 ，期望为学号后两位，方差为所使用的电脑编号。计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度，使用prctile函数计算上下四分位数、四分位极差，计算三均值；

好的，您的问题是一个数学问题，可以回答。以下是计算结果：

均值：学号后两位

方差：所使用的电脑编号

标准差：方差的平方根

变异系数：标准差除以均值，乘以100%

偏度：偏度衡量分布的偏斜程度，如果为正偏，说明正态分布的右侧尾部比左侧尾部长；如果为负偏，说明正态分布的左侧尾部比右侧尾部长。

峰度：峰度衡量数据的峰态程度，如果为正，说明峰值比正态分布更窄且峰更尖；如果为负，说明峰值比正态分布更宽且峰更平。

使用prctile函数计算上下四分位数、四分位极差：

Q1：25%分位数

Q2：50%分位数，即中位数

Q3：75%分位数

四分位极差 = Q3 - Q1

计算三均值：

三均值是按照千分位分类的中位数、加权中位数和众数。

相关问题

MATLAB用函数normrnd产生正态分布的随机数，样本容量分别为100,1000,10000，期望为32，方差为58。计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度，使用prctile函数计算上下四分位数、四分位极差，计算三均值；

好的，这是一个关于 MATLAB 函数的问题，我可以回答。对于正态分布的随机数，您可以使用 MATLAB 中的 “normrnd()” 函数。以下是计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度和峰度的 MATLAB 代码：

% 样本容量分别为 100，1000，10000，期望为 32，方差为 58
sample_size = [100, 1000, 10000];
mu = 32;
sigma = sqrt(58);

% 产生正态分布的随机数
for i = 1:length(sample_size)
    data{i} = normrnd(mu, sigma, 1, sample_size(i));
end

% 计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度
for i = 1:length(sample_size)
    mu_hat(i) = mean(data{i});  % 均值
    var_hat(i) = var(data{i});  % 方差
    std_hat(i) = std(data{i});  % 标准差
    cv(i) = std_hat(i) / mu_hat(i);  % 变异系数
    skewness(i) = skewness(data{i});  % 偏度
    kurtosis(i) = kurtosis(data{i});  % 峰度
end

% 显示结果
disp("均值: " + mu_hat)
disp("方差: " + var_hat)
disp("标准差: " + std_hat)
disp("变异系数: " + cv)
disp("偏度: " + skewness)
disp("峰度: " + kurtosis)

对于 prctile 函数计算上下四分位数、四分位极差，您可以使用以下代码：

for i = 1:length(sample_size)
    q1(i) = prctile(data{i}, 25);  % 下四分位数
    q3(i) = prctile(data{i}, 75);  % 上四分位数
    iqr(i) = iqr(data{i});  % 四分位极差
end

% 显示结果
disp("下四分位数: " + q1)
disp("上四分位数: " + q3)
disp("四分位极差: " + iqr)

最后对于三均值的计算，您可以使用以下MATLAB代码：

for i = 1:length(sample_size)
    m1(i) = median(data{i});   %计算第一个中位数
    data_sorted=sort(data{i});
    l_mid=floor((length(data_sorted)+1)/2);
    r_mid=ceil((length(data_sorted)+1)/2);
    if r_mid==l_mid    
        m2(i)=data_sorted(l_mid);
        m3(i)=m2(i);
    else
        m2(i)=data_sorted(l_mid);
        m3(i)=data_sorted(r_mid);
    end
end

% 显示结果
disp("第一个中位数: " + m1)
disp("第二个中位数: " + m2)
disp("第三个中位数: " + m3)

如果您还有其他问题，请继续问我，我尽力回答。

用函数normrnd产生正态分布的随机数，样本容量分别为n=100,1000,10000 ，期望为22，方差为40。计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度，使用prctile函数计算上下四分位数、四分位极差，计算三均值；

好的，这是一个关于统计学的问题，我可以为您回答。根据您的要求，产生正态分布的随机数，样本期望为22，方差为40，可以使用matlab中的normrnd函数。代码如下：

x1 = normrnd(22,sqrt(40),[1,100]);
x2 = normrnd(22,sqrt(40),[1,1000]);
x3 = normrnd(22,sqrt(40),[1,10000]);

其中，sqrt(40)代表标准差，[1,100],[1,1000],[1,10000]代表样本容量。

接下来，分别计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度、上下四分位数、四分位极差、三均值。代码如下：

mean_1 = mean(x1);
mean_2 = mean(x2);
mean_3 = mean(x3);

var_1 = var(x1);
var_2 = var(x2);
var_3 = var(x3);

std_1 = std(x1);
std_2 = std(x2);
std_3 = std(x3);

cv_1 = std_1/mean_1;
cv_2 = std_2/mean_2;
cv_3 = std_3/mean_3;

skewness_1 = skewness(x1);
skewness_2 = skewness(x2);
skewness_3 = skewness(x3);

kurtosis_1 = kurtosis(x1);
kurtosis_2 = kurtosis(x2);
kurtosis_3 = kurtosis(x3);

q1_1 = prctile(x1,25);
q1_2 = prctile(x2,25);
q1_3 = prctile(x3,25);

q3_1 = prctile(x1,75);
q3_2 = prctile(x2,75);
q3_3 = prctile(x3,75);

iqr_1 = q3_1-q1_1;
iqr_2 = q3_2-q1_2;
iqr_3 = q3_3-q1_3;

tmean_1 = trimmean(x1,10);
tmean_2 = trimmean(x2,10);
tmean_3 = trimmean(x3,10);

其中，mean代表均值，var代表方差，std代表标准差，cv代表变异系数，skewness代表偏度，kurtosis代表峰度，q1、q3代表上下四分位数，iqr代表四分位极差，tmean代表三均值。

以上是我对您问题的详细回答，希望能帮到您。