matlab中求均值和方差的montecarlo模拟

机器人随机搜索目标。在每一个时间步，它决定以0.8,0.1,0.1的概率以恒定的速度直行、左行或右行

我根据其位置为2次移动（左直、左左左、左右、右直、直直、右右、右直）的所有7个结果定义了随机变量（二维），并因此计算了平均值（4.27）和方差（1.8961）。 谁能帮助我如何在matlab中进行蒙特卡罗模拟来估计均值和方差

谢谢

我们用过的

给定mu（在你的例子中是平均值（4.27））和sigma（方差基数（1.8961）），然后我们使用向量法（8个方向）

平均值集中在0到4之间（或多或少与您的情况类似）

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我希望这有帮助。

谢谢大家的帮助！ 我根据上面的答案想出了一个办法！：

Step=random（'uniform'，0,1,1,2*（样本/运行））；
%%确定方向
%对于每一步，如果你想得到帮助，你需要更加精确地解释你的问题。为什么是7个结果？当你把3种可能性和3种可能性结合起来，你会得到9种可能性。为什么只合并两个？是否可以保证在两个步骤后找到目标？什么的均值和方差？运动是二维的？目标位置相对于机器人初始位置和方向的分布情况如何？感谢您的见解！是的，目标将分两步找到。我只是结合了两个方面，关于几个结果的相同位置。（我们决定机器人的方向，就像我们决定直线、左侧和右侧一样。）让我们假设机器人位于x-y坐标轴的原点。
R = normrnd(mu,sigma)

5 4 3
 \|/ 
6-o-2
 /|\
7 0 1

Step=random('uniform',0,1,1,2*(samples/run));
%% Defining directions
% for each step, if, 0<step<0.1,turn left;
% 0.1<step<0.2,turn right;
% step>0.2, go straight;
%% 7 outcomes