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：

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。

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R语言 请生成标准正态分布随机数

在R语言中，你可以使用`rnorm()`函数来生成标准正态分布的随机数。该函数的第一个参数是你想要生成的随机数的个数，第二个参数是均值（默认为0），第三个参数是标准差（默认为1）。

以下是一个示例代码：

# 生成10个标准正态分布的随机数
random_numbers <- rnorm(10)
print(random_numbers)

这会生成一个包含10个标准正态分布随机数的向量，并将其打印出来。你可以根据需要调整生成的随机数的个数。

matlab生成平均数和方差服从正态分布的随机数

你可以使用Matlab的randn函数生成服从正态分布的随机数，并使用mean和var函数计算平均数和方差。以下是一个示例代码：

% 生成服从正态分布的随机数
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
n = 1000; % 随机数个数
random_numbers = mu + sigma * randn(n, 1);

% 计算平均数和方差
mean_value = mean(random_numbers);
variance = var(random_numbers);

在上述代码中，mu和sigma分别表示正态分布的均值和标准差。使用randn函数生成n个服从标准正态分布的随机数，然后通过线性变换得到服从指定均值和标准差的随机数。最后使用mean和var函数分别计算平均数和方差。