matlab 正态分布检验

MATLAB提供了多种方法来进行正态分布检验。以下是其中两种常用的方法：

1. Shapiro-Wilk检验：
Shapiro-Wilk检验是一种常用的正态性检验方法。它基于样本数据的统计量来判断数据是否来自正态分布。在MATLAB中，可以使用`swtest`函数进行Shapiro-Wilk检验。

% 假设数据存储在向量x中
x = [1, 2, 3, 4, 5];
alpha = 0.05; % 设置显著性水平
[h, p] = swtest(x, alpha);
if h == 0
    disp('数据来自正态分布');
else
    disp('数据不来自正态分布');
end

2. Lilliefors检验：
Lilliefors检验是一种基于Kolmogorov-Smirnov检验的正态性检验方法。它也是一种常用的非参数检验方法，适用于小样本数据。在MATLAB中，可以使用`lillietest`函数进行Lilliefors检验。

% 假设数据存储在向量x中
x = [1, 2, 3, 4, 5];
alpha = 0.05; % 设置显著性水平
[h, p] = lillietest(x, alpha);
if h == 0
    disp('数据来自正态分布');
else
    disp('数据不来自正态分布');
end

这两种方法都返回一个布尔值h，用于判断数据是否来自正态分布。如果h为0，则数据来自正态分布；如果h为1，则数据不来自正态分布。

相关问题

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。

matlab正态分布检验作图

您可以使用MATLAB的normplot函数来绘制正态分布检验图。normplot函数会将数据的分位数与标准正态分布的分位数进行比较，并绘制出一个散点图。

下面是一个示例代码，演示如何使用normplot函数进行正态分布检验图的绘制：

% 生成一组随机数据（假设服从正态分布）
data = randn(100, 1);

% 绘制正态分布检验图
normplot(data);

在这个示例中，我们生成了100个随机数据，假设它们服从正态分布。然后使用normplot函数绘制了这些数据的正态分布检验图。

您可以根据需要修改数据或调整绘图参数以适应您的具体情况。希望可以帮到您！