假设检验Matlab代码

在Matlab中进行假设检验，通常需要使用统计函数来计算检验统计量和相应的p值。假设检验包括多种类型，如t检验、ANOVA（方差分析）、卡方检验等。以下是一个使用t检验的简单Matlab代码示例，该代码用于检验两组数据的均值是否存在显著差异。

% 假设有两组数据，分别存储在两个向量中
group1 = [23, 22, 21, 25, 26];
group2 = [24, 23, 25, 26, 27];

% 使用t检验来比较两组数据的均值
[h, p, ci, stats] = ttest2(group1, group2);

% 输出检验结果
if h == 0
    fprintf('不能拒绝零假设，即两组数据的均值没有显著差异（p = %f）。\n', p);
else
    fprintf('拒绝零假设，即两组数据的均值存在显著差异（p = %f）。\n', p);
end

% 显示置信区间
fprintf('95%%置信区间为：[%f, %f]\n', ci);

% 显示统计数据
fprintf('t统计量为：%f，自由度为：%d\n', stats.tstat, stats.df);

在这段代码中，`ttest2`函数用于进行两个独立样本的t检验。`h`是检验结果的逻辑值（0表示不能拒绝零假设，1表示拒绝零假设），`p`是计算出的p值，`ci`是均值差的95%置信区间，而`stats`包含了t统计量(`tstat`)和自由度(`df`)等其他信息。

请注意，上述代码仅作为一个示例，实际使用时需要根据具体的假设检验类型和数据情况来选择合适的Matlab函数和参数。