matlab 正太随机数,满足正太分布的随机数

Normally distributed pseudorandom numbers

目录：1.关于正太分布

2.正太分布随机数的产生

3.matlab中产生正太分布随机数的函数

一、什么是正太分布

正态分布(Normal distribution)是一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ^2 )。遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。

正态分布的密度函数的特点是：关于μ对称，在μ处达到最大值，在正(负)无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低，图像是一条位于x 轴上方的钟形曲线。当μ＝0，σ^2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N(0，1)。

满足正太分布的密度函数

对于正态分布，我们只需要知道三件事，1)它长什么样的就是下图，2)他的两个参数，平均数和标准差，3)对于这个图的解释是什么，也就是平均数周围的得分在总体上占到大多数(平均数上下1.96个标准差的得分占到95%的总体)

首先，假如我们拿一个省的人口进行身高测量，那么我们可以将所有人的平均数和标准差求出，假如平均数为1.70

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