创建一个MATLAB程序,模拟均匀分布函数服从中心极限定理,要绘制原始均匀分布图像和模拟的正态分布直方图。
时间: 2023-05-21 19:06:51 浏览: 57
你可以使用以下 MATLAB 代码来模拟均匀分布函数服从中心极限定理:
% 设置模拟参数
N = 100000; % 模拟的样本数量
M = 100; % 模拟的次数
% 均匀分布变量
a = 0; % 均匀分布的最小值
b = 1; % 均匀分布的最大值
x = a + (b-a)*rand(M,N); % 生成M*N个均匀分布样本
% 计算平均值
mu = mean(x); % 计算每组样本的平均值
% 绘制均匀分布图像
figure;
subplot(2,1,1);
histogram(x,'Normalization','pdf');
title('均匀分布直方图');
ylabel('概率密度');
% 绘制正态分布直方图
subplot(2,1,2);
histogram(mu,'Normalization','pdf');
title('正态分布直方图');
ylabel('概率密度');
要绘制原始均匀分布图像和模拟的正态分布直方图,你可以使用该代码中的 subplot 函数来绘制两个子图。第一个子图绘制均匀分布直方图,第二个子图绘制正态分布直方图。
相关问题
均匀分布和正态分布的规律matlab
均匀分布和正态分布是两种常见的概率分布模型。
均匀分布是指在一个给定的区间内,各个取值的概率是相等的。在Matlab中,可以使用unifrnd函数生成服从均匀分布的随机数。该函数的用法如下:
rand_val = unifrnd(a, b, n)
其中,a和b分别是区间的起始值和结束值,n是生成的随机数的个数。该函数将返回一个大小为n的数组rand_val,其中的元素服从[a, b]区间内的均匀分布。
而正态分布是一种对称的概率分布,其图像呈现出钟形曲线的形状。在Matlab中,可以通过normrnd函数生成服从正态分布的随机数。该函数的用法如下:
rand_val = normrnd(mu, sigma, n)
其中,mu是均值,sigma是标准差,n是生成的随机数的个数。该函数将返回一个大小为n的数组rand_val,其中的元素服从均值为mu,标准差为sigma的正态分布。
除了生成随机数外,Matlab中还提供了许多其他函数用于对均匀分布和正态分布进行统计分析。例如,对于均匀分布,可以使用histogram函数绘制直方图,以展示数据的分布情况;对于正态分布,可以使用normfit函数来估计数据的均值和标准差。
总结起来,Matlab可以通过unifrnd和normrnd等函数生成服从均匀分布和正态分布的随机数,并提供一系列函数用于对这些分布进行统计分析。
matlab正态分布直方图
您可以使用MATLAB中的`histogram`函数来绘制正态分布的直方图。为了生成正态分布的随机样本,您可以使用`normrnd`函数。以下是一个示例代码:
```matlab
% 生成正态分布的随机样本
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
sampleSize = 1000; % 样本数量
samples = normrnd(mu, sigma, sampleSize, 1);
% 绘制直方图
histogram(samples);
```
这段代码将生成一个包含1000个样本的正态分布,并绘制该分布的直方图。
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