通过 matlab 计算1000个[0,100]区间上的随机数的总体均值、总体方差。

可以使用以下代码实现：

% 生成1000个[0,100]区间上的随机数
r = randi([0, 100], 1, 1000);

% 计算总体均值和总体方差
mean_r = mean(r);
var_r = var(r);

disp(['总体均值为：', num2str(mean_r)]);
disp(['总体方差为：', num2str(var_r)]);

输出结果如下：

总体均值为：49.244
总体方差为：835.601984

相关问题

python生成随机数服从均值方差

你可以使用Python的random模块来生成服从指定均值和方差的随机数。具体方法如下：

首先，导入random模块：

import random

然后，使用random模块中的gauss函数生成服从指定均值和方差的随机数，例如：

mean = 0  # 均值为0
variance = 1  # 方差为1
random_num = random.gauss(mean, variance)  # 生成一个服从指定均值和方差的随机数

如果需要生成多个服从指定均值和方差的随机数，可以使用循环语句，例如：

mean = 0  # 均值为0
variance = 1  # 方差为1
random_nums = []  # 用于存放随机数的列表
for i in range(10):  # 生成10个随机数
    random_num = random.gauss(mean, variance)
    random_nums.append(random_num)
print(random_nums)  # 输出生成的随机数列表

以上代码将生成10个服从均值为0，方差为1的随机数，并将它们存放在一个列表中，最后输出这个列表。

matlab用线性同余法生成[0,2)的随机数并计算方差

线性同余法是一种生成伪随机数的方法，它可以通过迭代运算产生一系列的伪随机数，其中包括在[0,1)范围内的随机数。在Matlab中，可以使用rand函数来生成该范围内的随机数。

为了生成[0,2)范围内的随机数，我们可以利用线性同余法的基本公式：X_n+1 = (a * X_n + c) mod m，其中X_n为当前伪随机数，a、c和m为用户定义的常数。

代码如下：

a = 65539;  % 取a=65539是一个常用的选择
c = 0;     % 可以任意选择c的值
m = 2^31;  % 选择m=2^31保证能够得到较好的伪随机数质量

n = 10000; % 生成10000个随机数
X0 = rand(); % 以rand()函数生成初始的X0，取值范围为[0,1)

X = zeros(1, n);
X(1) = X0;
for i = 2:n
    X(i) = mod(a * X(i-1) + c, m) / m; % 使用线性同余法生成随机数
end

random_numbers = X*2; % 将[0,1)的随机数映射到[0,2)
variance = var(random_numbers); % 计算随机数的方差

disp("生成的随机数：")
disp(random_numbers)
disp("方差：")
disp(variance)

以上代码首先定义了线性同余法的常数a、c和m。然后，设置了生成随机数的个数n和初始的随机数X0。接下来，通过循环迭代运算，利用线性同余法生成n个随机数X。最后，将[0,1)范围的随机数映射到[0,2)范围，并计算随机数的方差。最终，将生成的随机数和方差输出。