matlab实现用hist函数验证randn函数生成的数据服从正态分布
时间: 2024-02-06 11:10:36 浏览: 23
可以使用MATLAB中的`hist`函数和`randn`函数来验证生成的数据是否服从正态分布。下面给出一段示例代码:
```matlab
% 生成1000个服从标准正态分布的随机数
data = randn(1, 1000);
% 绘制直方图
hist(data, 20);
% 计算均值和标准差
mean_data = mean(data);
std_data = std(data);
% 输出均值和标准差
fprintf('均值为:%f\n', mean_data);
fprintf('标准差为:%f\n', std_data);
```
其中,`randn(1, 1000)`生成了1000个服从标准正态分布的随机数,`hist(data, 20)`绘制了数据的直方图,`mean(data)`和`std(data)`分别计算了数据的均值和标准差,`fprintf`函数输出了均值和标准差的值。如果生成的数据服从正态分布,则直方图应该呈现出“钟形曲线”的形状,均值应该接近于0,标准差应该接近于1。
相关问题
Matlab hist函数
MATLAB 中的 `hist` 函数用于绘制直方图,其基本语法如下:
```
[N,edges] = hist(___)
hist(___)
```
其中,`___` 可以是一组数据,也可以是多组数据。如果只给出一组数据,则 `hist` 函数将会统计数据的频数,并将其绘制成直方图;如果给出多组数据,则 `hist` 函数将会绘制多组数据的直方图,并可以通过设置颜色和透明度等属性来区分不同的数据。
`N` 和 `edges` 分别是直方图的频数和边缘值,`N` 是一个向量,表示每个区间内数据的个数;`edges` 是一个向量,表示每个区间的边缘值。
以下是一个简单的示例,可以绘制一组随机数据的直方图:
```
data = randn(1,1000); % 生成一组随机数据
histogram(data); % 绘制直方图
```
其中,`randn(1,1000)` 生成了一个包含1000个正态分布随机数的向量 `data`,`histogram(data)` 绘制了 `data` 的频数直方图。
matlab 生成一组绝对值小于10的满足正态分布的随机数
可以使用matlab自带的randn函数生成一组满足标准正态分布的随机数,然后乘以标准差并加上均值即可得到满足一般正态分布的随机数。最后使用abs函数取绝对值并限制在[-10,10]的范围内即可。
代码如下:
```matlab
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
n = 100; % 生成的随机数个数
x = mu + sigma * randn(n, 1); % 生成标准正态分布的随机数
x = abs(x); % 取绝对值
x(x > 10) = 10; % 限制在[-10,10]的范围内
x = x .* sign(randn(n, 1)); % 随机取正负号
hist(x); % 绘制直方图
```
其中,sign(randn(n, 1))会生成一组随机的1和-1,用于随机取正负号。hist(x)会绘制随机数的直方图。