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。