Matlab 生成具有相同标准和平均值的新列表

如何从与原始列表具有相同平均值和标准偏差的随机数生成新列表

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我尝试了newlist=mean（list）+std（list）*randn（100,1）；这是我在Matlab网站上发现的，但它生成的std和平均值与原始值略有不同，因为新的平均值总是更大

诀窍是生成平均值为0、标准偏差为1的随机数。我们通过生成任何旧的随机数来实现这一点，然后固定均值和标准差

% generate your random numbers
r = randn(100, 1);

% scale the variance
r2 = r / std(r);

% shift the mean
r3 = r2 - mean(r2);

%check your answer
abs(mean(r3)) < sqrt(eps)
abs(std(r3) - 1) < sqrt(eps)

%生成您的随机数
r=randn（100,1）；
%衡量差异
r2=r/std（r）；
%中庸
r3=r2-平均值（r2）；
%检查你的答案
abs（平均值（r3））

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现在

newlist=mean（list）+std（list）*r3

应该会给你你所需要的。

很抱歉用一个问题来回答一个问题，但我必须问

为什么需要确保随机数向量的平均值与原始向量完全相同？同样，为什么标准偏差必须完全相同

如果我运行蒙特卡罗模拟或类似的方法，我会试图发现可能发生的情况。 如果调整随机数，使平均值精确为X，标准偏差精确为Y，则会降低模拟包含极端事件的可能性。反过来，这意味着事情出错的可能性更小

这些类型的转换作为一个学术练习是很好的，但是，我非常担心在现实世界中使用这种类型的方法

你破坏了模拟的全部目的

如果你的方法是如此敏感，以至于它们不起作用，那么平均值和标准偏差就会偏离任意小的数值，这本身就应该告诉你一些事情

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100点可能不足以得到完全相同的平均值和标准偏差。尝试更多的分数。