问用正态分布的均值和方差进行不同分布的抽样

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如果您有“统计”工具箱：

• 若要生成具有Beta分布的随机样本： 样本= betarnd(a，b，m，n)；%//参数: a，b；样本量m
• 若要生成具有Gamma分布的随机样本： 样本= gamrnd(a，b，m，n)；%//参数: a，b；样本量m
• 要生成具有泊松分布的随机样本： 样品=poissrnd(1，m，n)；%//参数: l；样本量m

请注意，这些分布的参数不一定是均值和方差。您必须对所需的参数进行计算，以达到所需的均值和方差。在某些情况下，例如Poisson分布，只有一个参数，所以不能同时指定均值和方差。

对于其他发行版:输入help stats。我的统计工具箱版本包括：

随机数发生器贝塔随机数。二项随机数。chi2rnd -卡方随机数。极值随机数。指数随机数。F随机数。伽马随机数。几何随机数。广义极值随机数。广义Pareto逆随机数。超几何随机数。逆Wishart随机矩阵。johnsrnd - Johnson分布系统中的随机数。对数正态分布随机数。大都会-黑斯廷斯算法。多项随机向量。多元正态随机向量。多变量t随机向量。负二项式随机数。ncfrnd -非中心F随机数nctrnd -非中心t随机数ncx2rnd -非中心卡方随机数。范数-正常(高斯)随机数。珠光随机数-来自Pearson分布系统的随机数。poissrnd - Poisson随机数随机伽玛随机数(单位尺度)。随机-来自指定分布的随机数。随机样本-来自有限总体的随机样本。瑞利随机数。切片取样法trnd T随机数单位离散一致随机数。均匀随机数。wblrnd - Weibull随机数维斯哈特随机矩阵。