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특정 평균과 분산을 가지는 정규분포에서 추출된 난수

이 예제에서는 평균이 500이고 분산이 25인 정규분포에서 추출된 부동소수점 난수로 구성된 배열을 만드는 방법을 보여줍니다.

randn 함수는 평균이 0이고 분산이 1인 정규분포에서 추출된 난수 표본을 반환합니다. 확률 변수에 대한 일반적인 이론에 따르면 x가 평균이 μx이고 분산이 σx2인 확률 변수인 경우, y=ax+b,(여기서 a와 b가 상수임)로 정의된 확률 변수 y는 평균 μy=aμx+b와 분산 σy2=a2σx2.를 가집니다. 이 개념을 적용하여 평균이 500이고 분산이 25인 정규분포된 난수 표본을 가져올 수 있습니다.

먼저, 이 예제의 결과가 반복되도록 하기 위해 난수 생성기를 초기화합니다.

rng(0,'twister');

평균이 500이고 표준편차가 5인 정규분포에서 추출된 1000개의 난수 값으로 구성된 벡터를 만듭니다.

a = 5;
b = 500;
y = a.*randn(1000,1) + b;

표본평균, 표준편차, 분산을 계산합니다.

stats = [mean(y) std(y) var(y)]
stats = 1×3

  499.8368    4.9948   24.9483

평균과 분산은 분포에서 추출된 표본값을 사용하여 계산되므로 정확히 500과 25가 되지는 않습니다.

참고 항목

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