Документация

Случайные числа из нормального распределения с определенным средним и отклонением

В этом примере показано, как создать массив случайных чисел с плавающей запятой, которые извлекаются из нормального распределения, имеющего среднее значение 500 и дисперсию 25.

randn функция возвращает выборку случайных чисел из нормального распределения со средним значением 0 и дисперсией 1. Общая теория случайных величин утверждает, что если x - случайная величина, среднее значение которой является $${}_{\mathrm{мкх}}$$, а дисперсия - $${}_{}^{\mathrm{\lambda \; x2}}$$, то случайная величина, y, определяемая y $$=\mathrm{ax}$$+ b, где a и b - константы, имеет $${}_{}\mathrm{среднее}{}_{}\lambda \; y$$= amaxx + b и $${}_{}^{\mathrm{}}{}^{\mathrm{}}{}_{\mathrm{дисперсию\; (}}^{\mathrm{}}$$δ y2 = a2startx2). Можно применить эту концепцию для получения выборки нормально распределенных случайных чисел со средним значением 500 и дисперсией 25.

Сначала инициализируйте генератор случайных чисел, чтобы сделать результаты в этом примере повторяемыми.

rng(0,'twister');

Создайте вектор из 1000 случайных значений, полученных из нормального распределения со средним значением 500 и стандартным отклонением 5.

a = 5;
b = 500;
y = a.*randn(1000,1) + b;

Рассчитайте среднее значение выборки, стандартное отклонение и дисперсию.

stats = [mean(y) std(y) var(y)]

stats = 1×3

  499.8368    4.9948   24.9483

Среднее значение и дисперсия не равны 500 и 25 точно, потому что они рассчитываются на основе выборки распределения.

См. также

randn | rng

Связанные темы

• Случайные числа в определенном диапазоне
• Случайные числа в сфере
• Создание массивов случайных чисел