生成具有相同std和均值的新列表

| 如何从均值和标准差与原始列表相同的随机数生成新列表？ 我尝试过newlist = mean（list）+ std（list）* randn（100,1）;我在Matlab网站上找到了它，但是它生成的std和均值与原始值略有不同，因为新均值总是更大。     
2020-05-23 3 条评论
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    需复

    诀窍是生成均值为0和std dev 1的随机数。我们可以通过生成任何旧的随机数，然后固定均值和标准差来实现。 
    % 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)
    现在，ѭ1应该会给您您所需要的。     
    2020-05-23 0 0
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    咳累录酬

    很抱歉回答一个问题，但我不得不问... 为什么需要确保随机数矢量的均值与原始矢量完全相同？同样，为什么标准偏差需要精确相同？ 如果我进行了蒙特卡洛模拟或类似的模拟，则试图发现可能发生的情况。 如果您调整随机数，以使平均值恰好为X，标准偏差恰好为Y，那么您将减少模拟包含极端事件的机会。反过来，这意味着发生问题的可能性较小。 这些类型的转换作为一种学术练习是可以的，但是，对于在现实世界中采用这种类型的方法，我会感到非常担忧。 您正在击败模拟的全部目的 如果您的方法过于敏感以至于它们不起作用，则是平均值和标准偏差相差很小的一点，这本身应该告诉您一些信息     
    2020-05-23 0 0
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