随机性检验的matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 随机性检验代码示例：

% 生成随机数据
data = randn(1000,1);

% Shapiro-Wilk 正态性检验
[h,p] = swtest(data);

if h == 0
    disp('数据服从正态分布');
else
    disp('数据不服从正态分布');
end

% Kolmogorov-Smirnov 分布检验
[h,p] = kstest(data, 'CDF', 'norm');

if h == 0
    disp('数据服从正态分布');
else
    disp('数据不服从正态分布');
end

其中 `randn` 函数用于生成随机的标准正态分布数据，`swtest` 函数用于进行 Shapiro-Wilk 正态性检验，`kstest` 函数用于进行 Kolmogorov-Smirnov 分布检验。根据检验结果，代码输出数据是否服从正态分布。

相关问题

检验序列随机性的matlab代码

以下是用 Matlab 检验序列随机性的示例代码：

%% 生成随机序列
n = 1000; % 序列长度
seq = randi([0,1], 1, n); % 生成 0/1 随机序列

%% Runs Test
n1 = sum(seq); % 统计 1 的个数
n2 = n - n1; % 统计 0 的个数
runs = 1; % 当前 run 的个数
for i = 2:n
    if seq(i) ~= seq(i-1) % 这个数与前一个数不同
        runs = runs + 1; % 新增一个 run
    end
end
exp_runs = 2 * n1 * n2 / n + 1; % 计算期望的 run 数量
std_runs = sqrt(2 * n1 * n2 * (2 * n1 * n2 - n) / n^2 / (n-1)); % 计算 run 数量的标准差
z_runs = (runs - exp_runs) / std_runs; % 计算 z 值
p_runs = 2 * (1 - normcdf(abs(z_runs))); % 计算 p 值
fprintf('Runs Test:\n');
fprintf('  runs = %d, exp_runs = %f, std_runs = %f, z_runs = %f, p_runs = %f\n', runs, exp_runs, std_runs, z_runs, p_runs);

%% Frequency Test
n0 = sum(seq == 0); % 统计 0 的个数
n1 = n - n0; % 统计 1 的个数
if n0 ~= n1 % 只有当序列中 0 和 1 的数量相等时才进行频率检验
    fprintf('Frequency Test: skip (n0 ~= n1)\n');
else
    n_freq = sum(abs(diff(seq)) == 1) + 1; % 统计 01 和 10 的个数
    exp_freq = 2 * n0 * n1 / n; % 计算期望的 01/10 数量
    std_freq = sqrt(exp_freq * (1 - exp_freq) * (2*n-1) / n^2); % 计算 01/10 数量的标准差
    z_freq = (n_freq - exp_freq) / std_freq; % 计算 z 值
    p_freq = 2 * (1 - normcdf(abs(z_freq))); % 计算 p 值
    fprintf('Frequency Test:\n');
    fprintf('  n_freq = %d, exp_freq = %f, std_freq = %f, z_freq = %f, p_freq = %f\n', n_freq, exp_freq, std_freq, z_freq, p_freq);
end

这段代码包含了 Runs Test 和 Frequency Test 两种检验方法。Runs Test 检验序列中的 runs 是否符合随机分布的期望，Frequency Test 检验序列中 01 和 10 的数量是否符合随机分布的期望。注意，这里的随机序列是指二元随机序列，即只包含 0 和 1 两种元素的序列。如果你需要检验其他类型的随机序列，可以参考其他的随机性检验方法。

matlab随机性检验代码

当涉及到随机性检验时，MATLAB提供了一些内置函数和工具箱来帮助进行统计分析。下面是一个简单的示例代码，用于执行随机性检验：

% 生成一组随机数据
data = randn(100, 1);

% 正态性检验（Shapiro-Wilk检验）
[h, p] = swtest(data);

% 均匀性检验（Kolmogorov-Smirnov检验）
[h, p] = kstest(data);

% 独立性检验（卡方检验）
observed = [10 20 30; 15 25 35];
[h, p] = chi2gof(observed);

% 相关性检验（Pearson相关系数）
x = randn(100, 1);
y = randn(100, 1);
[r, p] = corrcoef(x, y);

% 随机性检验（Runs检验）
[h, p] = runs_test(data);

上述代码演示了几种常见的随机性检验方法，包括正态性检验、均匀性检验、独立性检验、相关性检验和随机性检验。你可以根据自己的需求选择适当的方法进行分析。