1樓：匿名使用者
載入程式包：library(mvtnorm)
x<-rmvnorm(n,rep(0,p),diag(p)),
引數分別為生成服從正態分佈隨機向量的樣本量，均值，協方差陣
在r語言中，怎樣產生多維正態分佈的隨機數
在r裡怎麼產生多元正態分佈的隨機數
2樓：匿名使用者
simulate from a multivariate normal distribution
library(mass)
sigma <- matrix(c(10,3,3,2),2,2)sigma
mvrnorm(n=1000, rep(0, 2), sigma)
matlab如何產生二維正態分佈隨機數 20
3樓：小丁創業
實現的方法和詳細的操作步驟如下：
1、第一步，基於實驗獲得一條資料，要確定是內否服從分佈，將其轉換容為直方圖，一些資料如圖所示，轉到下面的步驟。
2、第二步，完成上述步驟後，將某些資料規則（例如距離範圍等）分組，即將相似的資料記錄分組為一類，並記錄該組的頻率（數量），見下圖，轉到下面的步驟。
3、第三步，完成上述步驟後，資料準備好，繪製一個直方圖，簡單的matlab**和直方圖見下圖，轉到下面的步驟。
4、第四步，完成上述步驟後，從繪製的直方圖中可以看出，該資料近似正態分佈。從原始資料計算出的正態分佈的關鍵值為：平均值，方差和標準差，見下圖，轉到下面的步驟。
5、第五步， 完成上述步驟後，f =
@（x）normpdf（x，均值，標準差），總概率密度f *等於擬合頻數，然後擬合圖，見下圖，轉到下面的步驟。
6、第六步，完成上述步驟後，設定水平和垂直座標軸，見下圖，轉到下面的步驟。
7、第七步，完成上述步驟後，如果要繪製頻率概率圖，則該方法與此類似，只需將頻率除以總數即可得到頻率，而正態分佈f（x）為概率，見下圖。這樣，就解決了這個問題了。
4樓：匿名使用者
參考如下：
mu=[0,2];%數學期望
sigma=[1 0;0,4];%協方差矩陣r=mvnrnd(mu,sigma,50)%生成50個樣本
5樓：不倒臂膀
b=normrnd(均值，標準差,mm,mm)mm為產生的行數，上式產生正態隨機數為mm2b=normrnd(均值，標準差,mm,1)上式產生正態隨機數為mm
6樓：匿名使用者
t=randn(m,n); %m為行數，n為列數；
我先用r做兩組不同的正態分佈的隨機數，然後我要怎麼把這兩組資料畫到同一個直方圖中？
7樓：折柳成萌
要返回100個在[0 1]上的正抄態隨機數就不能那麼做了可以建立索需要的分佈函式，例如這裡用標準正態分佈函式function y=nf(x)
y=exp(-x.^2/2)/sqrt(2*pi);
end然後在命令列輸入
r=rand(100,1)
n=nf(r)即可
至於繪圖
plot(r,n,'.')
如何用vb產生每次都不一樣的隨機數艾用rnd的
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源程式如下 include pch.h include include using namespace std int main srand unsigned time null number 0 rand n 第一個隨機數無需比較 cout number 0 for int i 1 i n i 其...
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只能描述性分來 析嗎?作meta分析自,比較難,可能用stata可以.中位數和四分位數是用來描述分佈未知或不滿足正態分佈的資料的集中趨勢和離散趨勢的,對於這種資料除了進行統計描述外,也可以進行統計推斷.只是採用什麼方法需要根據資料分佈特徵來決定.通過繪製頻數分佈圖 pp圖或進行正態性檢驗可以分析資料...