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。