在matlab中基于正态分布生成随机数

Generating a random number based off normal distribution in matlab

我正在尝试根据我拥有的正态分布特征(均值和标准差)生成一个随机数。我没有统计和机器学习工具箱。

我知道一种方法是随机生成一个从 0 到 1 的随机数 r,然后找到给出该随机数概率的值。我可以通过输入标准正态函数来做到这一点

f= @(y) (1/(1*2.50663))*exp(-((y).^2)/(2*1^2))

并求解

r=integral(f,-Inf,z)

然后使用方程

从该 z 值外推到最终答案 X
z=(X-mew)/sigma

但据我所知,没有任何 matlab 命令可以让您求解 x,其中 x 是积分的极限。有没有办法做到这一点,或者有更好的方法来随机生成这个数字?

您可以使用内置的 randn 函数,该函数从均值为零且标准差为 1 的标准正态分布中生成随机数。要改变此分布,您可以将输出乘以randn 乘以您想要的标准差,然后加上您想要的平均值。

% Define the distribution that you'd like to get
mu = 2.5;
sigma = 2.0;

% You can any size matrix of values
sz = [10000 1];

value = (randn(sz) * sigma) + mu;

%   mean(value)
%       2.4696
%
%   std(value)
%       1.9939

如果您只想要分布中的单个数字,可以使用 randn 的无输入版本来生成标量

value = (randn * sigma) + mu;

为了好玩,您可以使用均匀随机生成器生成高斯随机变量:

  • (0,1) 上均匀随机变量的对数服从指数分布
  • 它的平方根服从瑞利分布
  • 在 (0,2*pi) 上乘以均匀随机变量的余弦(或正弦),结果为高斯分布。您需要乘以 sqrt(2) 才能归一化。

将得到的高斯变量归一化(零均值,单位标准差)。如果您需要特定的均值和标准差,请乘以后者然后加上前者。

示例(归一化高斯):

m = 1; n = 1e5; % desired output size
x = sqrt(-2*log(rand(m,n))).*cos(2*pi*rand(m,n));

检查:

>> mean(x)
ans =
  -0.001194631660594
>> std(x)
ans =
   0.999770464360453
>> histogram(x,41)