matlab如何程式設計產生正態分佈的隨機數的程式

1樓：匿名使用者

可以採用box_muller的方法。

box-muller方法是以兩組獨立的隨機數u和v，這兩組數在(0,1]上均勻分佈，用u和v生成兩組獨立的標準常態分佈隨機變數x和y

x=sqrt((-2)*ln(u))*cos(2*pi*v);

y=sqrt((-2)*ln(u))*sin(2*pi*v);

matlab 程式

function norm_distribution_box_muller

clear all;clc;%清屏

m=input('請輸入平均值：');

n=input('請輸入標準差：');

t=input('請輸入資料長度：'); %產生正態分佈的隨機數

for i=1:t

a=rand;

b=rand;

x1(i)=sqrt((-2)*log(a))*cos(2*pi*b);

x2(i)=sqrt((-2)*log(a))*sin(2*pi*b);

y1=x1*n+m;

y2=x2*n+m;

enddisp(y1); %求平均值和標準差

m1=mean(y1); n1=std(y1); disp(m1); disp(n1); disp(y1); %求平均值和標準差

m2=mean(y2); n2=std(y2); disp(m2); disp(n2); %將資料寫入文字檔案

fid=fopen('xiefei1.dat','w'); z1=y1; fprintf(fid,'%f\t',z1);

fclose(fid); %將資料寫入文字檔案

fid=fopen('xiefei2.dat','w'); z2=y2;

fprintf(fid,'%f\t',z2); fclose(fid);

%繪圖subplot(2,1,1); histfit(y1);

xlabel('隨機數'); ylabel('出現的次數');

%繪圖subplot(2,1,2);histfit(y2);

xlabel('隨機數');ylabel('出現的次數');

%檢驗h1=lillietest(y1);%若結果h1為1，則說明零假設不成立，拒絕零假設；否則，結果為0，零假設成立，即原分佈為正態分佈

disp(h1);

h2=lillietest(y2);%若結果h2為1，則說明零假設不成立，拒絕零假設；否則，結果為0，零假設成立，即原分佈為正態分佈

disp(h2);

如何matlab取正態分佈隨機數

2樓：子衿悠你心

運用normrnd函式。

1. r＝normrnd(mu,sigma)：生成服從正態分佈(mu引數代表均值，sigma引數代表標準差)的隨機數。

輸入的向量或矩陣mu和sigma必須形式相同，輸出r也和它們形式相同。標量輸入將被擴充套件成和其它輸入具有相同維數的矩陣。

2. r＝normrnd(mu,sigma,m,n)：生成m×n形式的正態分佈的隨機數矩陣。

例項：生成均值為0，標準差為1的2*2正態分佈隨機矩陣。

拓展說明：

matlab中還有個函式randn，可以產生均值為0，方差σ^2 = 1，標準差σ = 1的正態分佈的隨機數或矩陣。

y = randn(n）返回一個n*n的隨機項的矩陣;

y = randn(m,n) 或 y = randn([m n])：返回一個m*n的隨機項矩陣。

3樓：匿名使用者

randn 標準正態分佈

如果你想變成你的需要的

均值和方差的話：

a+b*randn

均值是a，標準差是b。

如果你想產生很多，比如一個1000*1的向量，那麼在randn後邊加括號，寫上尺寸就行了

randn([1000,1]);

4樓：匿名使用者

使用randn或者normpdf

randn 產生標準正態分佈轉成需要的非正態分佈： r = μ + δ*randn(m,n);

normpdf 產生正態分佈normpdf(x,μ,δ) x為範圍

如何產生正態分佈的隨機數

5樓：匿名使用者

1，工具法：

在excel2007的資料選項卡中單擊「資料分析」按鈕（初次使用此功能需要在excel選項中新增「分析工具庫」載入項），在出現的「資料分析」對話方塊中選擇「隨機數發生器」，開啟「隨機數發生器」對話方塊，在這個對話方塊裡可以設定所需的隨機數引數，其中「變數個數」表示需要同時生成的隨機陣列數，留空的情況下可以生成一組隨機數。「隨機數個數」指的是同一組中生成的隨機數個數。在「分佈」下拉選單中選擇「正態」。

「平均值」和「標準偏差」是與分佈形態相關的兩個引數，根據實際的需要進行輸入。最後在「輸出選項」中選擇隨機數生成的位置。單擊「確定」按鈕即可生成一組符合引數要求的正態分佈的隨機數。

2，公式法：

用到兩個函式normdist和norminv

，分別介紹如下：normdist

用途：用於求正態分佈的概率密度以及累積概率格式：=normdist(x,

均值,標準差,

是否累積)其中最後一個引數「是否累積」=false時計算的是概率密度，「是否累積」=true時計算的是累積概率（從-∞算起）例如：normdist(1,0,1,false)=0.242

normdist(1,0,1,true)=0.841norminv用途：由累積概率反算位置點，可以看作normdist的反函式格式：=norminv(概率,

均值,標準差)例如：norminv(0.841,0,1)=1

當所研究的正態分佈為標準正態分佈(即均值=0

，標準差=1）時，可以直接用normsdist和normsinv兩個函式。

6樓：匿名使用者

正態分佈隨機數生成函式

：norm.dist(x,mean,standard_dev,cumulative)norm.dist函式語法具有下列引數：x必需。

需要計算其分佈的數值。mean必需。分佈的算術平均值。

standard_dev必需。分佈的標準偏差。cumulative必需。

決定函式形式的邏輯值。如果cumulative為true，則norm.dist返回累積分佈函式；如果為false，則返回概率密度函式。

泊松分佈隨機數生成函式：poisson.dist(x,mean,cumulative)poisson.

dist函式語法具有下列引數：x必需。事件數。

mean必需。期望值。cumulative必需。

一邏輯值，確定所返回的概率分佈的形式。如果cumulative為true，則poisson.dist返回發生的隨機事件數在零（含零）和x（含x）之間的累積泊松概率；如果為false，則poisson返回發生的事件數正好是x的泊松概率密度函式。

matlab 如何生成一組正隨機數

7樓：匿名使用者

matlab函式randn：產生正態分佈的隨機數或矩陣的函式randn

產生均值為0,方差 σ^2 = 1,標準差σ = 1的正態分佈的隨機數或矩陣的函式.

用法：y = randn(n)

返回一個n*n的隨機項的矩陣.如果n不是個數量,將返回錯誤資訊.

y = randn(m,n) 或 y = randn([m n])返回一個m*n的隨機項矩陣.

y = randn(m,n,p,...) 或 y = randn([m n p...])

產生隨機陣列.

8樓：轉基因牛

abs(randn(1,100));

matlab如何程式設計產生正態分佈的隨機數的程式

matlab如何產生01之間的正太分佈隨機

Matlab程式設計，請問這道題該如何程式設計，求解答

matlab萊斯分佈隨機數如何產生

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