matlab判断数值的是否为卡方分布的程序
时间: 2023-05-27 08:01:55 浏览: 70
下面是一个matlab判断数值是否为卡方分布的程序:
```
function isChisquareDist = isChisquareDist(data)
% 判断数据是否符合卡方分布
% 输入参数:
% data: 一维数据向量
% 输出参数:
% isChisquareDist: 是否符合卡方分布,布尔类型
% 确定自由度
n = numel(data);
df = n - 1;
% 计算理论分布
binranges = min(data):max(data);
bincounts = histc(data, binranges);
expected = n * histpdf(binranges, mean(data), std(data));
% 计算卡方值
chi2value = sum((bincounts - expected).^2 ./ expected);
% 判断是否符合卡方分布
alpha = 0.05; % 显著性水平设为0.05
criticalvalue = chi2inv(1-alpha, df); % 计算临界值
if chi2value > criticalvalue
isChisquareDist = true;
else
isChisquareDist = false;
end
end
```
该程序的实现步骤如下:
1. 确定自由度,即数据样本大小减1;
2. 计算理论分布,即假设数据符合正态分布,计算出每个区间的理论占比;
3. 计算卡方值,即将观测频数与理论频数的差异进行平方,再除以理论频数,最后将所有区间的卡方值加起来;
4. 计算临界值,即给定显著性水平的情况下,计算出能拒绝于零假设的卡方值;
5. 判断是否符合卡方分布,即比较卡方值和临界值。如果卡方值大于临界值,则拒绝于零假设,即认为数据符合卡方分布,反之则不符合。
注意:该程序假设数据服从正态分布。如果数据本身不符合正态分布,则判断结果可能不准确。