我需要使用逆变换方法从Exp（5）分布模拟100个结果。计算样本均值（这些结果的平均值）。
对于这部分，我完成了逆变换部分并得到了函数：
x = - log(u) / λ
所以，这就是我到目前为止我的代码所用的内容：
lambda = 5;
n = 100;
U = rand(1, n);
X = -log(U)/lambda;
mean(X)
但是，我不确定这个问题的第一部分是否正确，它要求计算样本均值。
然而，问题还要求重复该实验1000次，然后绘制1000个样本均值的经验cdf。还显示这些结果的预期平均值，即真实均值。但是，我不知道该怎么做。有人可以帮忙吗？
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如您所知，不同运行之间100个样本的平均值可能有所不同。更重要的是，有意义的是，100个样本的平均值并不完全是指数分布的预期值。您的老师希望您分析此行为（已在mathoverflow上询问其等效分析：https://math.stackexchange.com/questions/155296/distribution-of-the-sample-mean-of-a-exponential）
首先，您可能需要创建一个1x1000的数组，并将其中1000个实验的结果存储在那里。然后计算ecdf（buildin matlab函数），并绘制结果。