我需要创建一个函数，它返回一个长度为 n 的向量，其值范围为 0 到 1（或类似，0.01 到 .99 也可以），它遵循具有指定均值 mu 和 sd 的正态分布。也就是说，向量中约 68% 的值落在 ±1 s.d 之内。用户指定的平均值。因此，函数的输入是 n、mu、s.d。并返回一个向量。
非常感谢任何帮助。谢谢
【问题讨论】：
标签： matlab random distribution probability gaussian
也许我误解了你的要求，你不想要随机数，但正态分布曲线评估在 0 和 1 之间
高斯方程或正态分布为：
x = (1:n)/n;
y = 1/(sigma*sqrt(2*pi)).*exp(-((x-mu).^2)/(2*sigma^2));
既然你想要一个长度 = n 的向量，x 也应该是那个长度。所以你可以像上面那样做（它从 1/n 开始，以 1 结束）。然后根据这些值评估正态分布。
【讨论】：
使用randn:
v = randn(1,n)*sd+mu;
randn(1,n) 函数将返回一个 1×n 矩阵，其中包含从标准正态分布中提取的伪随机值。
将它乘以 sd 并加上 mu 将得到一组正态分布的数字，均值 mu 和标准差 sd。
【讨论】：
normrnd（统计工具箱），它基本上调用randn
xsigma=1; xmu=.5*6*xsigma; x=linspace(0,6*xsigma,1000); y=(xsigma*sqrt(2*pi))^-1 * exp(-((x-xmu).^2)/(2*xsigma^2)); plot(x/(6*xsigma),y); 我以为 6-sigma 会这样做，但事实并非如此。我想在 (0,1) 中捕获 98% 的曲线。