检验正态分布matlab可视化

在Matlab中，可以使用一些函数来检验正态分布并进行可视化。首先，你可以使用normplot函数来绘制样本数据的正态概率图。这个函数会将样本数据点在纵轴上按照正态分布的累积概率进行排序，然后在横轴上按照对应的分位数进行排列。如果数据来自正态分布，那么绘制的图形应该近似为一条直线。如果曲线有明显的偏离或扭曲，那么数据可能不满足正态分布的假设。

另外，你还可以使用kstest函数来进行Kolmogorov-Smirnov检验。这个函数可以比较样本数据与理论分布之间的差异程度，并给出拟合程度的统计量。具体来说，你可以使用kstest函数来检验样本数据是否来自一个已知的正态分布。如果p值小于显著性水平（通常是0.05），则可以拒绝原假设，认为样本数据不来自正态分布。

综上所述，可以使用normplot函数和kstest函数来在Matlab中检验正态分布并进行可视化。