用函数normrnd产生正态分布的随机数，样本容量分别为n=100,1000,10000,期望为20，方差为41。计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度，使用prctile函数计算上下四分位数、四分位极差，计算三均值；

好的，我可以回答你关于正态分布随机数的问题。

首先，使用MATLAB中的normrnd函数可以产生正态分布的随机数。代码如下：

x = normrnd(20, sqrt(41), [1, n]);

其中，20为期望，sqrt(41)为标准差，n为样本容量。这个代码会返回一个大小为n的随机数向量x。

接下来，我们可以用MATLAB中的函数进行各种统计量的计算，代码如下：

% 计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度
mean_val = mean(x);
var_val = var(x);
std_val = std(x);
cv_val = std_val / mean_val;
skew_val = skewness(x);
kurt_val = kurtosis(x);

% 计算上下四分位数、四分位极差
[q1, q3] = prctile(x, [25, 75]);
iqr_val = q3 - q1;

% 计算三均值
m1 = mean_val;
m2 = median(x);
m3 = (q1 + 2 * m2 + q3) / 4;

这些统计量的含义如下：

- 均值：表示随机数的平均值。
- 方差：表示随机数的离散程度。
- 标准差：表示随机数的离散程度，但受均值影响较小。
- 变异系数：表示标准差与均值之比，用于比较两个不同均值和标准差的随机数序列的离散程度。
- 偏度：表示随机数分布的偏斜程度，正值表示右偏，负值表示左偏。
- 峰度：表示随机数分布的峰度程度，正值表示高峰，负值表示低峰。
- 上下四分位数：表示随机数中位数左右各25%的数据。
- 四分位极差：表示上下四分位数之差，用于衡量数据的变异程度。
- 三均值：表示随机数分布的偏斜程度，分别以均值、中位数和上下四分位数表示。

以上统计量的计算方法均可以利用MATLAB中的函数进行计算。