matlab怎么随机生成正态分布矩阵
matlab里randn是啥意思？
matlab里randn是啥意思？
randn(n)是一种产生标准正态分布的随机数或矩阵的函数，返回一个n*n的随机项的矩阵。
randn(1)则返回一个随机值，这个值符合标准正态分布，即期望μ为0，方差σ^2为1。
randn(1)*3 3就是这个随机值乘3再加3，也可以看成把标准正态分布的期望μ改为3，方差σ^2扩大为9。
matlab中如何生成标准正态分布随机数向量？
matlab中生成标准正态分布随机数向量，randperm(100)生成100以内的随机数（100个）randn(100,1)生成服从（0，1）正态分布的随机数（100个）
MATLAB还有很多随机数发生器，楼主可以根据需要选取。matlab中生成标准正态分布随机数向量，randperm(100)生成100以内的随机数（100个）randn(100,1)生成服从（0，1）正态分布的随机数（100个）
MATLAB还有很多随机数发生器，楼主可以根据需要选取。
如何在MATLAB中进行正态分布检验？
可以使用jbtest函数和adtest函数。具体用法如下：
1. 雅各-贝拉检验（Jarque-Bera test）
h jbtest(x, alpha) % x为向量数据。h 1 则说明数据不服从正态分布，如果h 0，则说明数据服从正态分布。alpha为显著性水平，一般为0.05。
2. 安德森-达令检验（Anderson-Darling test）
h adtest(x) % x为向量数据。h 1 则说明数据不服从正态分布，如果h 0，则说明数据服从正态分布。默认显著性水平为0.05。
这样的数据如何将其转换为正态分布？
不是所有数据都是正态分布，比如counting data，有大量的0值存在，Poisson distribution能更好的刻画之。所以并不存在万能的转换把非正态分布数据变成正态分布。这是需要注意的。在普遍常用的转换应用中，有log transformation，把数据取对数值后能改善。
另外在线性模型中(linear model)，Box和Cox两人在1964年给出了box-cox transformation来把非正态分布数据转换成正态分布，通过极大似然法来估计参数lambda，而lambda0时就是常见的log transformation。
在R，SPSS，MATLAB里面都可以进行box-cox transformation。此外，针对不同的数据情况，Manly在1971年，John和Draper在1980年，Bickel和Doksum在1981年，Yeo和Johnson在2000年分别对box-cox transformation进行了改进。