Numeri casuali dalla distribuzione normale con media e varianza specifiche

Questo esempio mostra come creare un array di numeri casuali in virgola mobile estratti da una distribuzione normale con media 500 e varianza 25.

La funzione randn restituisce un campione di numeri casuali da una distribuzione normale con media 0 e varianza 1. La teoria generale delle variabili casuali afferma che se $$x$$ è una variabile casuale la cui media è $${\mu }_x$$ e la cui varianza è $${\sigma }_x^2$$, allora la variabile casuale $$y$$, definita da $$y=ax+b$$, dove $$a$$ e $$b$$ sono costanti, ha media $${\mu }_y=a{\mu }_x+b$$ e varianza $${\sigma }_y^2=a^2{\sigma }_x^2$$. È possibile applicare questo concetto per ottenere un campione di numeri casuali distribuiti normalmente con media 500 e varianza 25.

Per prima cosa, inizializzare il generatore di numeri casuali per rendere ripetibili i risultati di questo esempio.

rng(0,'twister');

Creare un vettore di 1000 valori casuali estratti da una distribuzione normale con media 500 e deviazione standard 5.

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

Calcolare la media campionaria, la deviazione standard e la varianza.

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

stats = 1×3

  499.8368    4.9948   24.9483

La media e la varianza non sono esattamente 500 e 25 perché sono calcolate a partire da un campione della distribuzione.

Vedi anche

rng | randn

Argomenti

• Numeri casuali entro un intervallo specifico
• Random Numbers Within a Sphere
• Creazione di array di numeri casuali