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1、&均值Matlab函数：mean&&X=[1,2,3]&&mean(X)=2&如果X是一个矩阵，则其均值是一个向量组。mean(X,1)为列向量的均值，mean(X,2)为行向量的均值。&&X=[1 2 3&&&&&4 5 6]&&mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5]&&mean(X,2)=[2&&&&&&&&&&&&&5]&若要求整个矩阵的均值，则为mean(mean(X))。&&mean(mean(X))=3.5也可使用mean2函数：&&mean2(X)=3.5&median，求一组数据的中值，用法与mean相同。&&X=[1,2,9]&&mean(X)=4&&median(X)=2&2、&方差均方差：Matlab&函数：var要注意的是var函数所采用公式中，分母不是&，而是&。这是因为var函数实际上求的并不是方差，而是误差理论中“有限次测量数据的标准偏差的估计值”。&&X=[1,2,3,4]&&var(X)=1.6667&& sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/length(X)=1.2500&& sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/(length(X)-1)=1.6667&var没有求矩阵的方差功能，可使用std先求均方差，再平方得到方差。std，均方差，std(X,0,1)求列向量方差，std(X,0,2)求行向量方差。&&&X=[1 2&&&&&3 4]&&std(X,0,1)=1.2&&std(X,0,2)=0.7071&&&&&&&&&&&&0.7071&若要求整个矩阵所有元素的均方差，则要使用std2函数：&&std2(X)=1.2910std2计算矩阵元素的标准差；mean2计算矩阵元素的平均数。help std2&STD2 Compute standard deviation of matrix elements.&&& B = STD2(A) computes the standard deviation of the values in&&& A.&&&& Class Support&&& -------------&&& A can be numeric or logical. B is a scalar of class double.&&&& Example&&& -------&&&&&&& I = imread('liftingbody.png');&&&&&&& val = std2(I)&&&& See also corr2, mean2, mean, std.&&& Reference page in Help browser&&&&&& doc std2============================================================================help mean2&MEAN2 Compute mean of matrix elements.&&& B = MEAN2(A) computes the mean of the values in A.&&&& Class Support&&& -------------&&& A can be numeric or logical. B is a scalar of class double.&&&&& Example&&& -------&&&&&&& I = imread('liftingbody.png');&&&&&&& val = mean2(I)&&&&&& See also mean, std, std2.&&& Reference page in Help browser&&&&&& doc mean2引用： matlab本身提供很多的函数来生成各种各样的随机数据：&rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵 rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵 (现成的函数)另外:Matlab随机数生成函数betarnd 贝塔分布的随机数生成器binornd 二项分布的随机数生成器chi2rnd 卡方分布的随机数生成器exprnd 指数分布的随机数生成器frnd f分布的随机数生成器gamrnd 伽玛分布的随机数生成器geornd 几何分布的随机数生成器hygernd 超几何分布的随机数生成器lognrnd 对数正态分布的随机数生成器nbinrnd 负二项分布的随机数生成器ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器nctrnd 非中心t分布的随机数生成器ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器poissrnd 泊松分布的随机数生成器raylrnd 瑞利分布的随机数生成器trnd 学生氏t分布的随机数生成器unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器weibrnd 威布尔分布的随机数生成器&normrnd 可以生成一定均值和标准差的正态分布gamrnd 可以生成gamma分布的伪随机数矩阵chi2rnd 可以生成卡方分布的伪随机数矩阵trnd 可以生成t分布的伪随机数矩阵frnd 可以生成f分布的伪随机数矩阵raylrnd&& 可以生成rayleigh分布的伪随机数矩阵关于具体的函数语法，你可以在matlab中用help命令得到更详细的说明。我要说的是，这些生成的伪随机矩阵的标准差，均值等都是和你给的具体数据很接近的，但是，不是一样啊。也就是说matlab生成的伪随机矩阵不是一定准确的，只能是很接近的。另外，要明白什么是伪随机数。随机数的生成通常有两种方法：一是依赖一些专用的电子元件发出随机信号，这种方法又称为物理生成法。另一类就是通过数学的算法，仿照随机数发生的规律计算出随机数，由于产生的随机数是有数学公式计算出来的，所以这类随机数又称为伪随机数。你也可以让matlab生成一个随机的正态分布矩阵，然后用normstat来求得生成矩阵的真实方差和矩阵。其实matlab中求均值和方差的函数都是以*stat结尾的。比如上面的求正态分布的normstat，求gam分布的均值和方差的gamstat，求rayleigh分布的均值和方差的raylstat等。同样的，还有以*pdf结尾的都是函数的概率密度，以*cdf结尾的函数是分布函数，以inv结尾的函数为逆分布函数求解函数。比如，正态分布的概率密度normpdf，正态分布的分布函数normcdf，正态分布的逆分布函数求解函数为norminv。同样道理的还有possion分布，gamma分布，卡方分布，T分布，F分布，rayleigh分布等，加上后缀都是相应的概率密度函数，分布函数。引用：关于matlab计算方差的问题matlab中：&& x=[4,6,4,3,5,7]&&var(x) 结果：ans = 2.1667如果用方差定义进行计算：则&&vr=sum((x(1,:)-mean(x)).^2)/length(x)结果：vr＝1.8056如果要得到matlab中函数var所得到的结果，运算式必须为：&& vr=sum((x(1,:)-mean(x)).^2)/(length(x)-1) 结果：vr = 2.1667后者又与方差定义矛盾，请问所有元素减1为什么呢？PS.方差:是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即 s^2=1/n[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]回答1： Matlab中输入help var 可以得到var函数的有关帮助，其中有一句非常重要的话：VAR(X) normalizes by N-1 where N is the sequence length.
This makes VAR(X) the best unbiased estimate of the variance if X is a sample from a normal distribution.也就是说matlab这样设置是考虑到现实中误差理论的应用。查阅了一些相关的书籍，不知道能不能给你一个正确的解释。严格意义上的方差公式的却如你所说。matlab中var实际上求的并不是方差，而是误差理论中“有限次测量数据的标准偏差的估计值”。测量值的总体偏差是在测量次数n趋于无穷大的情况下的“真误差”[dirta(i)=x(i)-E(x(i))]来定义的，即a=根号下{1/n[dirta1^2+dirta2^2+...]},注意n是趋于无穷大的。实际中n是有限次，只能求出真值的估计值x',不能得到真值E(x)和真误差。通常以算术平均值代替真值，以测量值与算术平均值的差--残差v来代替真误差，即v(i)=x(i)-x'。显然残差的代数和为0。用有限次测量数据来计算标准偏差的最佳估计值时，可以采用贝塞尔公式法计算，计算的公式就是matlab采用的方法了，分母成了n-1.这个是测量值标准偏差的估计值,通常称为实验偏差.可以证明,它的平方是方差的无偏估计,但它本身并不是标准差的无偏估计.------------------------------总之,这种计算方法来自与贝塞尔公式法对"标准偏差的最佳估计值的计算",而不是由数学期望得到的描述离散程度的变量. 回答2：
对于而言有两种不同的应用场合：如是总体,根号内除以n,如是样本,标准差公式根号内除以（n-1)。Matlab中var()有几种不同的形式，var(x)是表示样本的，你可以用var(x,1)表示总体的&var(x,1)ans =&&& 1.8056简言之：用matlab中Var（‘你的数据’）指令求出的是样本方差，而样本方差的期望是总体方差，也就是说样本方差是总体方差的无偏估计。引用：如何在直方图上添加折线图：
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求翻译：式中a是方差b的零均值高斯白噪声，且认为信号c与噪声是不相关的。是什么意思？
式中a是方差b的零均值高斯白噪声，且认为信号c与噪声是不相关的。
问题补充：
Where a is variance b, zero-mean Gaussian white noise, and that the signal c and the noise is not relevant.
An in type is square bad b of zero all be worth the Gauss of the white 噪 voice, and think the signal c and the 噪 voice are not related.
In the formula a is the variance b zero average value white gaussian noise, also thought signal c and the noise are non-correlated.
B of a is the variance in zero mean Gaussian white noise and signal noise and c is considered to be relevant.
B of a is the variance in zero mean Gaussian white noise and signal noise and c is considered to be relevant.
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请输入您需要翻译的文本！数学定义：&
Matlab函数：mean
&&X=[1,2,3]
&&mean(X)=2
如果X是一个矩阵，则其均值是一个向量组。mean(X,1)为列向量的均值，mean(X,2)为行向量的均值。
&&X=[1 2 3
&&&&&4 5 6]
&&mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5]
&&mean(X,2)=[2
&&&&&&&&&&&&&5]
若要求整个矩阵的均值，则为mean(mean(X))。
&&mean(mean(X))=3.5
也可使用mean2函数：
&&mean2(X)=3.5
median，求一组数据的中值，用法与mean相同。
&&X=[1,2,9]
&&mean(X)=4
&&median(X)=2
数学定义：
Matlab&函数：var
要注意的是var函数所采用公式中，分母不是&，而是&。这是因为var函数实际上求的并不是方差，而是误差理论中&有限次测量数据的标准偏差的估计值&。
&&X=[1,2,3,4]
&&var(X)=1.6667
&& sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/length(X)=1.2500
&& sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/(length(X)-1)=1.6667
var没有求矩阵的方差功能，可使用std先求均方差，再平方得到方差。
std，均方差，std(X,0,1)求列向量方差，std(X,0,2)求行向量方差。
&&std(X,0,1)=1.2
&&std(X,0,2)=0.7071
&&&&&&&&&&&&0.7071
若要求整个矩阵所有元素的均方差，则要使用std2函数：
&&std2(X)=1.2910
4、协方差矩阵
A=[61.45,55.9,61.95,59,58.14,53.61,55.48,54.21,61.52,54.92]; B=[40.36,39.8,49.2,48,51.5,49.39,51.13,58.06,61,62.35]; C=[8.61,8.91,10.43,13.32,13.48,15.75,18.14,19.95,21.95,23.53]; D=[14.31,14.72,15.28,15.91,14.67,15,15.86,15.16,13.72,12.94]; E=[7.67,7.75,8.15,9.24,10.68,10.58,10.31,10,8.91,8.51]; && q=[A',B',C',D',E']; && w=cov(q) w = &&&10.3710&&&-4.7446&&&-6.6023&&&-0.1873&&&-1.8881 &&&-4.7446&&&59.1503&&&38.7606&&&-3.0743&&&&3.0982 &&&-6.6023&&&38.7606&&&28.6966&&&-2.0199&&&&2.4166 &&&-0.1873&&&-3.0743&&&-2.0199&&&&0.8474&&&&0.3936 &&&-1.8881&&&&3.0982&&&&2.4166&&&&0.3936&&&&1.3412
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&&&&求均值方差
求均值方差
一个简单的求均值方差的子函数，分拣单使用，个人感觉比较好
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