matlab正态性检验

MATLAB中提供了几种正态性检验方法，包括标准正态检验、Lilliefors检验和Jarque-Bera检验。在进行这些检验时，通常假设总体服从正态分布。

标准正态检验是一种简单的方法，其中使用了Matlab函数kstest(x)，该函数可以进行标准正态检验。在这个检验中，假设H0是总体服从标准正态分布。示例代码如下：

h = kstest(x)

在Lilliefors检验中，同样假设总体服从正态分布。这个检验可以用来进行参数估计和假设检验。在MATLAB中，可以使用函数lillietest(x)进行Lilliefors检验。示例代码如下：

h = lillietest(x)

Jarque-Bera检验利用正态分布的偏度和峰度构造一个包含这两个统计量的分布统计量，对于显著性水平，当分布统计量小于分布的分位数时，接受H0：总体服从正态分布；否则拒绝H0，即总体不服从正态分布。在MATLAB中，可以使用函数jbtest(x)进行Jarque-Bera检验。示例代码如下：

h = jbtest(x)

这些方法提供了一种在MATLAB中进行正态性检验的方式。根据具体的需求和数据特点，你可以选择适合的方法来检验总体是否符合正态分布。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Matlab正态分布检验](https://blog.csdn.net/qq_38826019/article/details/81639432)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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