MATLAB检验正态分布

MATLAB中可以使用Lilliefors检验来判断数据序列是否符合正态分布。该检验返回一个检验决策，其中0表示符合正态分布，1表示不符合。可以使用以下语法进行检验：

1. `h = lillietest(x)`: 使用Lilliefors检验，返回一个检验决策，判断向量x中的数据是否来自正态分布族中的分布。其中h为1或0，0表示符合正态分布，1表示不符合。

2. `h = lillietest(x, Name, Value)`: 返回带有由一个或多个名称-值对参数指定的其他选项的测试决策。可以针对不同的分布族测试数据，更改显著性水平或使用蒙特卡洛近似来计算p值。

3. `\[h, p\] = lillietest(___ )`: 返回对应判断结果h的概率p。当p < 0.05（95%显著水平）时，认为是不符合正态分布的；当p > 0.05时，认为是符合正态分布的。

此外，还可以使用qqplot来绘制分位数图，判断数据的分布是否接近正态分布。在qqplot中，横轴表示理论分位变量分布，纵轴表示实际输入变量分位数分布。如果数据的分布是正态的，数据图将显示为线性。可以使用以下语法进行绘制：

`qqplot(x)`

综合使用Lilliefors检验和qqplot可以更全面地判断数据是否符合正态分布。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab 数据是否符合正态分布的判断方法](https://blog.csdn.net/u010058695/article/details/103250811)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [MATLAB 检验数据正态分布及代码实现](https://blog.csdn.net/qq_35667901/article/details/108876046)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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