Distribution normale pour une plage donnée de nombres en Matlab

Tout d'abord, vous voudrez utiliser randn pour une distribution normale - rand tirera d'une distribution uniforme.

Appeler randn(1, n) retournera n échantillons normalement distribués de la distribution standard avec une moyenne de zéro et une variance (écart type au carré) de un. Pour changer la moyenne de cette distribution à un x arbitraire et l'écart type à y, il suffit de faire x + y*randn(1, n).

Si vous vous attendez à ce que la moyenne soit, disons, 150 et l'écart type soit de 25, vous accompliriez ceci de la manière suivante:

>> stddev = 25;
>> xmin = 100;
>> xmax = 200;
>> xmean = 150;
>> n = 10000;
>> out = xmin + ( (xmean-xmin) + stddev * randn(1, n) );

Et vous pouvez vérifier que mean(out) et std(out) sont approximativement de 150 et 25, respectivement. Cependant - pour un grand n et un stddev suffisamment grand, vous êtes pratiquement assuré d'obtenir des échantillons inférieurs à xmin et certains supérieurs à xmax. Vous pouvez les ramener à vos limites en quelques lignes seulement:

>> out( out> out( out>xmax ) = xmax;

ou simplement supprimer ces entrées entièrement (donc la longueur de out sera inférieure à n):

>> out( outxmax ) = [];