1 正态分布的参数mu sigma 为数据本身的均值m和标准差，即方差v的根 sqrt(v)。
2 对数正态分布参数 mu 和 sigma，与数据本身均值m和方差v之间存在如下关系：
利用如下MATLAB代码，对上述关系进行了验证。
clc
clear
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% ---------------------------- 生产随机数 ----------------------------- %
% 对数正态分布随机数
mu=1;
sigma=0.3;
a=lognrnd(mu,sigma,1000,1); % MATLAB采用的是自然对数，即a=e^b
% 将数据求自然对数，判断是否服从正态分布
b=log(a);
% ---------------------- 利用histfit函数做统计分析 ---------------------- %
% 求对数正态分布参数的mu, sigma
figure
nf=histfit(a,30); % 30表示将数据均分为20
npd = fitdist(a,'lognormal') % 获得拟合曲线的参数，均值和标准差，r必须要列向量，否则会报错！！
title('lognormal distribution')
% 求正态分布参数的mu, sigma
figure
lognf=histfit(b,30); % 30表示将数据均分为20
lognpd = fitdist(b,'normal') % 获得拟合曲线的参数，均值和标准差，r必须要列向量，否则会报错！！
title('normal distribution')
% ------ 验证数据本身均值m，方差v与对数正态、正态分布参数mu, sigma的关系 ------ %
% 对数正态分布随机数 a 的均值 m 和方差 v
m=mean(a)
v=var(a)
amu=log((m^2)/sqrt(v+m^2))
asigma=sqrt(log(v/(m^2)+1))
% log(a)的均值 nm 和 标准差 nsd
nm=mean(b)
nsd=std(b)运行结果如下：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-517056.html
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