试用matlab编程分别产生符合下列分布的随机数变量。
统计工具箱里面都有现成的函数：
正态分布：可以直接用normrnd(3.5, 5.8)，也可以用randn*5.8+3.5；
你要的应该是Γ分布吧？用gamrnd(0.3,4.0)；
泊松分布：poissrnd(4.2)
上面给出的都是产生一个标量随机数，如果要产生向量或矩阵，在相应函数的参数后面加上维数即可，具体调用方法也可查看帮助。
你首先把随机数储存在一个数组里面
a=rand(1,10)
a =
0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324 0.0975 0.2785 0.5469 0.9575 0.9649
然后你可以按数组下标来调用。
比如要用第一个数，就是a(1)
如果你要全部加起来的话，用sum(a)就可以了
不过rand生成的是0-1的均匀随机数。
如果需要其他范围的。可以乘上一个数
比如要产生0-10的就是
a=rand(1,10)*10
如果再加上一个b，即a=rand(1,10)+b
则可以产生b-(b+10)这个范围的随机数
datan1 = random('norm', 3.5, sqrt(5.8))
datag1 = random('gam', 0.3, 4.0)
datap1 = random('poiss', 4.2)
random函数的第一个字符串参数表明了分布类型，后面的参数依次是该分布按习惯顺序的对应参数，例如正态分布就是μ（均值）和σ（标准差），伽马分布就是α（形状参数）和β（尺度参数），泊松分布就是单参数λ（均值或方差）。
第二种方法：用各自分布对应的函数，如下：
datan2 = normrnd(3.5, sqrt(5.8))
datag2 = gamrnd(0.3, 4.0)
datap2 = poissrnd(4.2)
参数依次是该分布按习惯顺序的对应参数，用法同上，可以认为是random函数结合不同分布的字符串退化为各自分布的独立函数。
第三种方法：利用标准参数下的分布函数结合参数进行运算，仅对正态分布有效，如下：
datan3 = 3.5 + sqrt(5.8) * randn;
由于将普通的正态分布转化为标准正态分布十分简单，因此上面的计算后得到相应参数的正态分布是合理的；其实伽马分布也有参数归一化后的函数randg，但将其转化为对应参数的伽马分布是较为困难的，因此这里就不推荐使用这个函数了；另外，泊松分布不存在参数归一化的可能，因此MATLAB中也不存在randp这个函数。
试用matlab编程分别产生符合下列分布的随机数变量。
第一种方法：直接调用random函数，如下：datan1 = random('norm', 3.5, sqrt(5.8))datag1 = random('gam', 0.3, 4.0)datap1 = random('poiss', 4.2)random函数的第一个字符串参数表明了分布类型，后面的参数依次是该分布按习惯顺序的对应参数，例如正态分布就是μ（均值）和σ（标准差...
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