直接輸入這個試試，round(normrnd(80,5,n))命令 引數為μ,σ的正態分佈的隨機資料函式 normrnd格式 :R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值為MU,標準差為SIGMA的正態分佈的隨機資料,R可以是向量或矩陣.R = normrnd(MU,SIGMA,m) %m指定隨機數的個數,與R同維數.R = normrnd(MU,SIGMA,m,n) %m,n分別表示R的行數和列數注意:在MATLAB中產生正態分佈的引數分別為均值和標準差.在模擬的時候很容易將標準差用方差代替,造成模擬結果資料與期望的差別較大。因為自己吃了這個虧,所以在這裡特別說明。一方面提醒自己不要犯類似的錯誤,也給其他人一個提醒.例:>>n1 = normrnd(1:6,1./(1:6))n1 =2.1650 2.3134 3.0250 4.0879 4.8607 6.2827>>n2 = normrnd(0,1,[1 5])n2 =0.0591 1.7971 0.2641 0.8717 -1.4462>>n3 = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3) %mu為均值矩陣n3 =0.9299 1.9361 2.96404.1246 5.0577 5.9864>> R=normrnd(10,0.5,[2,3]) %mu為10,sigma為0.5的2行3列個正態隨機數R =9.7837 10.0627 9.42689.1672 10.1438 10.5955
直接輸入這個試試，round(normrnd(80,5,n))命令 引數為μ,σ的正態分佈的隨機資料函式 normrnd格式 :R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值為MU,標準差為SIGMA的正態分佈的隨機資料,R可以是向量或矩陣.R = normrnd(MU,SIGMA,m) %m指定隨機數的個數,與R同維數.R = normrnd(MU,SIGMA,m,n) %m,n分別表示R的行數和列數注意:在MATLAB中產生正態分佈的引數分別為均值和標準差.在模擬的時候很容易將標準差用方差代替,造成模擬結果資料與期望的差別較大。因為自己吃了這個虧,所以在這裡特別說明。一方面提醒自己不要犯類似的錯誤,也給其他人一個提醒.例:>>n1 = normrnd(1:6,1./(1:6))n1 =2.1650 2.3134 3.0250 4.0879 4.8607 6.2827>>n2 = normrnd(0,1,[1 5])n2 =0.0591 1.7971 0.2641 0.8717 -1.4462>>n3 = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3) %mu為均值矩陣n3 =0.9299 1.9361 2.96404.1246 5.0577 5.9864>> R=normrnd(10,0.5,[2,3]) %mu為10,sigma為0.5的2行3列個正態隨機數R =9.7837 10.0627 9.42689.1672 10.1438 10.5955