帮我写一段利用100个正态分布的数据预测下一个数据的matlab代码

当然，我可以帮你编写一段利用100个正态分布的数据预测下一个数据的Matlab代码。以下是一个示例代码：

% 生成100个服从正态分布的随机数据
mu = 0; % 正态分布均值
sigma = 1; % 正态分布标准差
numPoints = 100; % 数据点数

data = normrnd(mu, sigma, numPoints, 1);

% 设置预测使用的数据点数
numTrainPoints = 100;

% 确保数据点数足够进行预测
if length(data) < numTrainPoints
    error('数据点数不足');
end

% 提取最后100个数据点作为训练集
trainingData = data(end-numTrainPoints+1:end);

% 创建一个线性回归模型
model = fitlm(1:numTrainPoints, trainingData);

% 预测下一个数据点
nextDataPoint = predict(model, numTrainPoints+1);

% 打印预测结果
disp(['预测的下一个数据点为：', num2str(nextDataPoint)]);

在这个示例中，我们使用`normrnd`函数生成100个服从正态分布的随机数据。你可以根据需要修改均值`mu`和标准差`sigma`的值。然后，我们使用线性回归模型进行预测，实现与前面示例相同的步骤。

希望这段代码能满足你的需求！如果还有其他问题，请随时提问。