生成服从正态分布的随机数

语法：

R=normrnd(MU,SIGMA)

R=normrnd(MU,SIGMA,m)

R=normrnd(MU,SIGMA,m,n)

说 明：

R=normrnd(MU,SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，SIGMA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同，输出R也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有 相同维数的矩阵。

R=norrmrnd(MU,SIGMA,m)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，SIGMA参数代表标准差)的 随机数矩阵，矩阵的形式由m定义。m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R中行与列的维数。

R=normrnd(MU,SIGMA,m,n)： 生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。

>> help normrnd

NORMRND Random arrays from the normal distribution.

R = NORMRND(MU,SIGMA) returns an array of random numbers chosen from a

normal distribution with mean MU and standard deviation SIGMA. The size

of R is the common size of MU and SIGMA if both are arrays. If either

parameter is a scalar, the size of R is the size of the other

parameter.

R = NORMRND(MU,SIGMA,M,N,...) or R = NORMRND(MU,SIGMA,[M,N,...])

returns an M-by-N-by-... array.

正态分布(Normal distribution)，也称“常态分布”，又名高斯分布(Gaussian distribution)，最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。