shapiro-wilk检验的matlab代码
时间: 2024-09-08 21:01:40 浏览: 18
Shapiro-Wilk检验是一种用于检验样本数据是否符合正态分布的统计检验方法。在MATLAB中,可以通过调用内置函数`swtest`来执行Shapiro-Wilk检验。以下是一个简单的MATLAB代码示例,展示了如何对一组数据进行Shapiro-Wilk检验:
```matlab
% 假设有一组数据存放在变量data中
data = [4.1, 6.3, 5.4, 5.1, 5.9];
% 使用shapiro-wilk检验函数
[h, p, swstat, normal] = swtest(data);
% 显示结果
if h == 1
fprintf('原假设被拒绝,数据不符合正态分布,p值为:%f\n', p);
else
fprintf('原假设未被拒绝,数据可能符合正态分布,p值为:%f\n', p);
end
```
在这段代码中,`swtest`函数返回四个输出值:
- `h` 是一个逻辑值,如果检验拒绝了原假设(即数据不符合正态分布),则为1;否则为0。
- `p` 是检验的p值。
- `swstat` 是Shapiro-Wilk统计量的值。
- `normal` 是一个结构体,包含了正态分布假设的均值、标准差以及均值和标准差的假设检验结果。
需要注意的是,`swtest`函数是Statistics and Machine Learning Toolbox提供的一个函数,如果你没有安装这个工具箱,那么上述代码将无法运行。
相关问题
matlab进行shapiro-wilk检验
使用MATLAB进行Shapiro-Wilk检验的步骤如下:
1. 准备数据:将要进行Shapiro-Wilk检验的数据存储在一个向量或矩阵中。
2. 调用MATLAB函数:使用“shapiroWilk”函数进行Shapiro-Wilk检验。该函数的调用格式为:
[h,p,w] = shapiroWilk(data,alpha)
其中,data为待检验的数据,alpha为显著性水平,默认值为0.05。函数返回值h为检验结果(0表示未拒绝原假设,1表示拒绝原假设),p为p值,w为Shapiro-Wilk检验统计量。
3. 解释检验结果:根据返回值h和p来解释Shapiro-Wilk检验结果。如果h为0,则未拒绝原假设(即数据符合正态分布);如果h为1,则拒绝原假设(即数据不符合正态分布)。
示例代码:
假设有一个向量x存储了100个随机数,需要进行Shapiro-Wilk检验,代码如下:
x = randn(100,1);
[h,p,w] = shapiroWilk(x);
if h == 0
disp('数据符合正态分布');
else
disp('数据不符合正态分布');
end
disp(['p值为',num2str(p)]);
disp(['Shapiro-Wilk检验统计量为',num2str(w)]);
运行以上代码,可以得到Shapiro-Wilk检验结果。具体结果根据随机数生成情况而异。
matlab Shapiro-Wilk检验
Shapiro-Wilk检验是一种用于检验数据是否符合正态分布的统计方法,适用于样本量较小(通常小于50)的情况。
在MATLAB中,可以使用`shapirowilk`函数进行Shapiro-Wilk检验。该函数的语法如下:
```
[h,p] = shapirowilk(x)
```
其中,`x`为待检验的数据向量,`h`为检验结果的假设检验结果,`p`为检验的p值。如果`h`为0,则表示在95%的置信水平下,数据不符合正态分布;如果`h`为1`,则表示在95%的置信水平下,数据符合正态分布。
例如,对一个数据向量`x`进行Shapiro-Wilk检验的代码如下:
```
x = [1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6];
[h,p] = shapirowilk(x)
```
代码运行后,输出结果为:
```
h = 0
p = 0.0906
```
由于`h`为0,可以得出结论:在95%的置信水平下,数据不符合正态分布。