matlab中JB检验

在MATLAB中，JB（Jarque-Bera）检验是一种用来检验数据是否服从正态分布的统计检验方法。该检验基于数据的偏度和峰度进行计算。

要在MATLAB中进行JB检验，可以使用`jbtest`函数。以下是使用`jbtest`函数进行JB检验的示例代码：

% 创建一个随机正态分布的样本数据
data = randn(100, 1);

% 进行JB检验
[h, p] = jbtest(data);

% 显示检验结果
if h == 0
    disp('数据服从正态分布');
else
    disp('数据不服从正态分布');
end
disp(['p值为：', num2str(p)]);

在上述代码中，首先创建了一个包含100个随机正态分布的样本数据。然后，使用`jbtest`函数对数据进行JB检验，并将返回的结果存储在变量`h`和`p`中。最后，根据`h`的值来判断数据是否服从正态分布，并显示p值。

请注意，JB检验的假设检验如下：
- 零假设（H0）：数据服从正态分布。
- 备择假设（H1）：数据不服从正态分布。

希望以上信息对你有所帮助！如果你有任何疑问，请随时提问。

相关问题

matlab的jb检验

MATLAB中的JB检验是Jarque-Bera检验的缩写，用于检验一个样本是否服从正态分布。JB检验基于样本的偏度和峰度，通过构造一个包含偏度和峰度的卡方分布统计量来进行检验。在MATLAB中，JB检验的调用格式为：H = jbtest(X,alpha)或[H,P,JBSTAT,CV] = jbtest(X,alpha)。其中，X是待检验的样本数据，alpha是显著水平，默认为0.05。输出H为测试结果，若H=0，则不能拒绝样本服从正态分布；若H=1，则可以否定样本服从正态分布。输出P为接受假设的概率值，P小于alpha，则可以拒绝是正态分布的原假设。JBSTAT为测试统计量的值，CV为是否拒绝原假设的临界值，若JBSTAT大于CV，则可以拒绝样本服从正态分布的原假设。

jb检验matlab

JB检验是一种用于检验数据是否服从正态分布的统计方法。在MATLAB中，可以使用jbtest函数进行JB检验。其调用格式为：H = jbtest(X,alpha)，其中X为待检验的数据，alpha为显著水平，默认为0.05。函数的输出H为测试结果，若H=0，则不能拒绝数据服从正态分布；若H=1，则可以否定数据服从正态分布。除了测试结果H，函数还可以输出P值（接受假设的概率值）、JBSTAT（测试统计量的值）和CV（拒绝原假设的临界值）。通过对JBSTAT与CV的比较，可以判断是否拒绝数据服从正态分布的原假设。