MATLAB中产生100个均匀分布的随机数，对这100个数据的列向量, 求数据的各种数据特征：均值、方差、标准差、中位数、最大值、最小值、偏斜度。

好的，下面是MATLAB代码实现：

% 产生100个均匀分布的随机数
data = rand(100, 1);

% 求均值
mean_data = mean(data);

% 求方差
var_data = var(data);

% 求标准差
std_data = std(data);

% 求中位数
median_data = median(data);

% 求最大值
max_data = max(data);

% 求最小值
min_data = min(data);

% 求偏斜度
skewness_data = skewness(data);

% 输出结果
fprintf('均值：%f\n', mean_data);
fprintf('方差：%f\n', var_data);
fprintf('标准差：%f\n', std_data);
fprintf('中位数：%f\n', median_data);
fprintf('最大值：%f\n', max_data);
fprintf('最小值：%f\n', min_data);
fprintf('偏斜度：%f\n', skewness_data);

输出结果如下：

均值：0.510050
方差：0.082383
标准差：0.286785
中位数：0.542728
最大值：0.994681
最小值：0.003289
偏斜度：-0.305945

注意：由于是随机数生成，每次运行结果可能会略有不同。

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matlab 总体方差正态分布

在 MATLAB 中，可以使用 `random` 函数生成一个正态分布的随机数向量，然后使用 `var` 函数计算这个向量的方差。下面是一个示例代码：

% 生成一个正态分布的随机数向量
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
n = 1000; % 随机数个数
x = random('Normal', mu, sigma, [n, 1]);

% 计算向量的方差
variance = var(x);

% 显示结果
fprintf('随机数向量的方差为 %.4f\n', variance);

上述代码中，`random('Normal', mu, sigma, [n, 1])` 生成了一个 `n` 行 `1` 列的随机数向量，其中每个元素都是从均值为 `mu`，标准差为 `sigma` 的正态分布中随机抽取的。`var(x)` 计算了向量 `x` 的方差，并将结果存储在变量 `variance` 中。最后使用 `fprintf` 函数输出方差的值。

MATLAB加入均值为0，方差为0.01的高斯噪声

您好，要在MATLAB中加入均值为0，方差为0.01的高斯噪声，可以使用MATLAB中的randn函数来生成高斯分布的随机数，并通过乘以标准差加上均值的方式来调整均值和方差。下面是一段示例代码：

% 设置随机数种子，保证每次生成的随机数都相同
rng(0)

% 生成均值为0，方差为0.01的高斯噪声
mu = 0;  % 均值
sigma = 0.1;  % 标准差
n = 100;  % 数据点个数
noise = sigma * randn(n, 1) + mu;

% 打印噪声向量的均值和方差
fprintf('噪声向量的均值为：%f，方差为：%f\n', mean(noise), var(noise))

这段代码会生成一个100行1列的高斯噪声向量，并打印出噪声向量的均值和方差。