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。

相关问题

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。

平稳非白噪声序列随机性检验的matlab代码

可以使用Matlab中的统计工具箱中的函数来进行平稳非白噪声序列的随机性检验，常用的有Ljung-Box检验和Durbin-Watson检验。下面给出使用这两种方法进行检验的Matlab代码示例：

1. Ljung-Box检验

% 假设已有一个平稳非白噪声序列数据为y
alpha = 0.05; % 设置显著性水平
[h,p,stats] = lbqtest(y,'Lags',[10],'Alpha',alpha); % 进行Ljung-Box检验
if h == 1
    fprintf('序列具有显著自相关性\n');
else
    fprintf('序列不存在显著自相关性\n');
end

2. Durbin-Watson检验

% 假设已有一个平稳非白噪声序列数据为y
alpha = 0.05; % 设置显著性水平
[dw,p] = dwtest(y); % 进行Durbin-Watson检验
if p < alpha
    fprintf('序列具有自相关性\n');
else
    fprintf('序列不存在自相关性\n');
end

需要注意的是，在进行Ljung-Box检验时需要指定检验的滞后阶数，一般可以通过观察自相关图和偏自相关图来选择合适的滞后阶数。而Durbin-Watson检验则不需要指定滞后阶数。