生成与样本数据具有相同分布的随机数

Question

如何使用带有指定分布的“Monte-Carlo”方法使用Matlab生成随机数（介于最小和最大限制之间）？

我们解决问题的步骤是：

1-使用mark allfitist（）指定样本分布（'generalized extreme value'distribution“）

2-查找样本数据的参数

3-制作所需分发的对象

4-按数据的最小值和最大值

截断分布

5-生成n个样本

6-绘制曲线

7-比较平均值，标准差和参数

以下是代码：

function [] = GenRand_gev(Data,size)
    Minimum=min(Data);
    Maximum=max(Data);
    Data_Mean = mean(Data);
    Data_Standard_Diviation = std(Data);
    % get the parameters
    LN= mle(Data,'distribution','generalized extreme value');
    Data_K=LN(1);
    Data_sigma=LN(2);
    Data_mu=LN(3);
    % make object of the required distribution
    pd_gev = makedist('generalized extreme value','K',Data_K,'sigma',Data_sigma,'mu',Data_mu);
    % Truncate the distribution by minimum and maximum
    t= truncate(pd_gev,Minimum,Maximum);
    % generate n sample
    r = random(t,size,1);
    % draw distribution curve
    histfit(r,[],'generalized extreme value');
    legend('Generated sample','distribution curve');
    Gen_Mean = mean(r);
    Gen_Standard_Diviation = std(r);
    LN1 = gevfit(r);
    Gen_k=LN1(1);
    Gen_sigma=LN1(2);
    Gen_mu=LN1(3);
end

和

Data=[104.24
62.58
96.9
63.12
62.8
23.64
61.06
23.62
61.42
23.6
61.68
23.64
62.32
23.6
62.5
23.1
68.16
27.36
72.9
27.3
76.4
27.28
76.48
26.58
76.54
27.38
76.78
27.48
76.82
27.32
76.82
26.96
79.86
26.86
80.36
26.92
80.44
27.9
80.56
24.38
80.6
26.68
81.62
26.58
80.9
26.88
82
23.76
84.78
29.14
88.24
29.04
95.28
28.54
96.28
27.26
99.72
28.48
101.06
28.82
102.84
28.72
103.52
28.18
103.76
28.5
103.88
28.86
104.02
28.68
104.04
28.46
104.66
29.3
105.52
28.48
105.64
25.18
25.65
25.65
25.8
29.23
69.33
69.29
69.25
69.07
68.3
]

这是正确的吗？

比较Mu，Sigma和样本数据的参数以及生成的数字（Data_Mean＆amp; Gen_Mean），（Data_Standard_Diviation＆amp; Gen_Standard_Diviation），（Data_K＆amp; Gen_k），（Data_sigma＆amp; Gen_sigma），（Data_mu） ＆amp; Gen_mu）他们发现不同的尺寸非常不同。

提前致谢