matlab检验正态分布代码

以下是 Matlab 中检验正态分布的代码示例：

% 创建一个随机样本数据
data = randn(100,1);

% 绘制样本数据的直方图
histogram(data);

% 使用正态概率图检验正态分布
[h,p] = chi2gof(data,'cdf',@(z)normcdf(z,mean(data),std(data)),'Alpha',0.05);

% 输出检验结果
if h == 0
    disp('数据符合正态分布');
else
    disp('数据不符合正态分布');
end

代码中，首先创建了一个包含100个随机数的样本数据，并绘制了其直方图。然后使用 `chi2gof` 函数进行正态分布检验，其中 `cdf` 参数指定了正态分布的累积分布函数，`Alpha` 参数指定了显著性水平。函数返回的 `h` 变量表示检验结果，如果为0则表示数据符合正态分布，否则表示不符合。同时，`p` 变量表示检验的 p 值，可以用于确定显著性水平。

相关问题

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]
[ .reference_list ]

matlab正态分布检验代码

您好！要进行正态分布检验，您可以使用MATLAB中的`normfit`和`chi2gof`函数。下面是一个示例代码：

% 生成一个正态分布的数据样本
data = normrnd(0, 1, 100, 1);

% 基于样本计算均值和标准差
[mu, sigma] = normfit(data);

% 使用卡方检验检验数据是否符合正态分布
[h, p] = chi2gof(data, 'cdf', @(z) normcdf(z, mu, sigma));

% 显示结果
if h == 0
    disp('数据符合正态分布');
else
    disp('数据不符合正态分布');
end
disp(['p-value: ' num2str(p)]);

这段代码首先生成了一个服从标准正态分布的数据样本。然后，使用`normfit`函数基于样本计算均值和标准差。最后，使用`chi2gof`函数进行卡方检验来判断数据是否符合正态分布。如果`h`为0，则表示数据符合正态分布；否则，数据不符合正态分布。`p-value`表示卡方检验的p值，可以用来评估数据是否显著偏离正态分布。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据自己的需求进行修改和优化。希望能对您有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。