已知样本中数据成正态分布，利用大数定律从数据中选出少部分数据使得这部分数据可以代表整体数据matlab实现

当你有正态分布的数据并且想要利用大数定律对总体进行估计时，可以使用Matlab中的抽样技术来选取代表性的子集。以下是基本步骤：

1. **假设正态分布**：首先，假设你的数据已经通过统计检验显示为正态分布。你可以使用`normtest`函数检查数据是否接近正态分布。

data = ...; % 你的数据数组
[h, p, stats] = normtest(data);

如果`h`接近1，说明数据接近正态分布。

2. **随机采样**：使用`datasample`函数从原始数据中抽取一定比例的小样本。例如，如果你想保留总体的95%的信息，可以取样比例为0.95。

sample_size = round(0.95 * length(data));
sub_data = datasample(data, sample_size, 'Replace', false); % 不替换是为了保证独立性

3. **评估代表性**：通过计算子样本的一些统计指标（如平均值、方差等），并与原始数据的整体统计量（如mean、std等）进行比较，判断子样本是否能代表总体。

sub_mean = mean(sub_data);
sub_std = std(sub_data);
original_mean = mean(data);
original_std = std(data);

% 比较子样本统计量与原数据的差距，越小表示代表性能越好
disp(['Sub-sample mean: ', num2str(sub_mean), ', Original mean: ', num2str(original_mean)]);
disp(['Sub-sample std: ', num2str(sub_std), ', Original std: ', num2str(original_std)]);