在MATLAB中生成给定均值和标准差的随机数据？

Question

我的数据RV有限，我可以找到平均μ和标准差sigma。现在我想生成更多数据点，保持相同的mu和sigma。我将如何在MATLAB中执行此操作？我做了以下操作，但是当我绘制生成数据的平均值（mu_2）时，它与mu ...不匹配

N = 15
R = mean(RV) + std(RV)*randn(N, 1);
mu = mean(RV)*ones(N,1);
mu_2 = mean(R)*ones(N,1);

Answer 1

我认为你应该使用 normrnd（mu，sigma）函数 转到documentation获取更多详细信息

祝你好运

Answer 2

看起来很正确。对于如此小的样本量，你不太可能获得非常好的匹配。尝试多更大的N值。

如果你想强制你的数据集到特定的平均值和stddev，那么你可以生成一组样本，然后测量它们的均值和stddev，然后通过缩放和标量加法进行调整

例如：

R = randn(N,1);

% Measure
mu_tmp = mean(R);
std_tmp = std(R);

% Normalise and denormalise
R = (R - mu_tmp) / std_tmp;
R = (R * std_desired) + mu_desired;

Answer 3

你也可以使用Netlab库生成高斯混合物（它是免费的！）

mix=gmm(8,3,'spherical');
[Data, Label]=gmmsamp(mix,1000);

以上生成的数据集包含8个维度和3个中心（球形），超过1000个观测值。