1、Matlab Matlab 實驗實驗2.分別使用normrnd和randn函數(shù)生成1x200個服從標準正態(tài)分布的隨機數(shù)，如要生成N(1,25)的正態(tài)分布呢？并用mean，var函數(shù)求這200個隨機數(shù)的均值，方差。1.使用normpdf以及normcdf函數(shù)畫出均值為0、方差為4的高斯隨機變量的概率密度曲線和概率分布曲線，并求出P(0X1)的概率。1.使用normpdf以及normcdf函數(shù)畫出均值為0、方差為4的高斯隨機變量的概率密度曲線和概率分布曲線，并求出P(0X1)的概率。normpdfnormpdf()()：正態(tài)分布概率密度函數(shù)。格式：y=normpdf(x,mu,sigma)；含義：

2、求數(shù)學期望為mu，標準差為sigma的正態(tài)分布隨機變量的概率密度函數(shù)在x處的值，若輸入時mu，sigma為空，則默認為標準正態(tài)分布，即mu=0，sigma=1。normcdfnormcdf()()：正態(tài)分布概率分布函數(shù)。格式：p=normcdf(x,mu,sigma)；含義：求數(shù)學期望為mu，標準差為sigma的正態(tài)分布隨機變量的累積概率分布函數(shù)在x處的值，若輸入時mu，sigma為空，則默認為標準正態(tài)分布。matlab程序：clear all;x=-10:0.01:10;y1=normpdf(x,0,2);y2=normcdf(x,0,2);subplot(1,2,1);plot(x,y1,

3、r,LineWidth,5);xlabel(x,Fontsize,24);ylabel(f(x),Fontsize,24);title(概率密度函數(shù),Fontsize,24);subplot(1,2,2);plot(x,y2,r,LineWidth,5);xlabel(x,Fontsize,24);ylabel(F(x),Fontsize,24);title(概率分布函數(shù),Fontsize,24);%求P(0X1)，即P(0X1)=P(X1)-P(X0)p=normcdf(1,0,2)-normcdf(0,0,2)-10-5051000.020.040.060.080.10.120.140.1

4、60.180.2xf(x)概率密度函數(shù)-10-5051000.10.20.30.40.50.60.70.80.91xF(x)概率分布函數(shù) lab1p = 0.19152.分別使用normrnd和randn函數(shù)生成1x200個服從標準正態(tài)分布的隨機數(shù)，如要生成N(1,25)的正態(tài)分布呢？并用mean，var函數(shù)求這200個隨機數(shù)的均值，方差。normrndnormrnd()()：生成正態(tài)分布的隨機數(shù)。格式：R = normrnd(mu,sigma,m,n)；含義：生成服從均值為mu，標準差為sigma的服從正態(tài)分布的m*n的隨機數(shù)矩陣。randnrandn()()：生成標準正態(tài)分布隨機數(shù)。格式：

5、randn(m,n)或randn(m,n)；含義：生成的m*n的服從標準正態(tài)分布隨機矩陣。Matlab程序：clear all;close all;mu=0;sigma=1;m=1;n=200;y1=normrnd(mu,sigma,m,n);y2=randn(m,n);subplot(1,2,1);plot(y1);title(normrnd產(chǎn)生的隨機數(shù),Fontsize,24);subplot(1,2,2);plot(y2);title(randn產(chǎn)生的隨機數(shù),Fontsize,24);%求產(chǎn)生的隨機數(shù)的均值，方差，驗證分布情況mean1=mean(y1)var1=var(y1)mean2=mean(y2)var2=var(y2)050100150200-4-3-2-10123normrnd產(chǎn)生的隨機數(shù)050100150200-4-3-2-101234randn產(chǎn)生的隨機數(shù)mean1 =-0.0948；var1 =1.0558 mean2 =0.0072；var2 =1.0073 當要生成N(1,25)的正態(tài)分布時，對于函數(shù)normrnd，只需修改參數(shù)sigma為