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平均ミューと標準偏差シグマを見つけることができる限られたデータRVがあります。ここで、同じミューとシグマを維持しながら、より多くのデータポイントを生成したいと思います。これをMATLABで行うにはどうすればよいですか？私は次のことをしましたが、生成されたデータ（mu_2）の平均をプロットすると、muと一致しません...

N = 15
R = mean(RV) + std(RV)*randn(N, 1);
mu = mean(RV)*ones(N,1);
mu_2 = mean(R)*ones(N,1);
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normrnd（mu、sigma）関数を使用する必要があると思います。詳細については、ドキュメントにアクセスしてください。

よろしくお願いします

于 2013-01-19T00:43:15.243 に答える
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それは正しいようです。このような小さいサンプルサイズの場合、非常に良い一致が得られる可能性はほとんどありません。のはるかに大きな値を試してくださいN。

データセットを特定の平均と標準偏差に強制したい場合は、サンプルのセットを生成し、それらの平均と標準偏差を測定してから、スケーリングとスカラー加算によって調整することができます。

例えば：

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;
于 2013-01-19T00:42:20.750 に答える
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Netlabライブラリを使用してガウス混合物を生成することもできます（無料です！）

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

上記は、1000回の観測で8つの次元と3つの中心（球形）のデータセットを生成します。

于 2014-03-07T13:06:25.080 に答える