matlab正态分布的拟合优度检验
时间: 2023-11-01 11:56:28 浏览: 270
在MATLAB中,可以使用`fitdist`函数进行正态分布的拟合。拟合优度检验可以使用`chi2gof`函数。具体步骤如下:
1. 使用`fitdist`函数拟合数据为正态分布,例如:`pd = fitdist(data,'Normal')`。
2. 使用拟合后的参数创建一个正态分布的随机数生成器:`rng = random(pd,1000,1)`。
3. 使用`chi2gof`函数进行拟合优度检验,例如:`[h,p] = chi2gof(rng,'CDF',pd)`。其中,`h`表示是否接受拟合结果的假设,`p`表示拟合优度的P值。
4. 如果P值小于设定的显著性水平(通常为0.05),则拒绝原假设,即数据不服从正态分布。
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1. 将数据样本与理论正态分布进行拟合。
2. 使用`mean`和`std`函数计算样本数据的均值和标准差,并作为理论正态分布的参数。
3. 使用`normcdf`函数计算理论分布函数的值。
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在MATLAB中,可以使用`chi2gof`函数进行卡方拟合优度检验,以检验样本是否服从正态分布。
下面是一个示例代码,展示了如何使用`chi2gof`函数来检验样本是否服从正态分布:
```matlab
% 假设你有一组观测数据存储在向量data中
data = [1.2, 2.5, 3.1, 4.0, 2.8, 3.5];
% 使用chi2gof函数进行卡方拟合优度检验
[h, p] = chi2gof(data, 'CDF', {@normcdf, mean(data), std(data)});
% 输出检验结果
if h == 0
disp('样本符合正态分布');
else
disp('样本不符合正态分布');
end
disp(['p值为: ', num2str(p)]);
```
在上述代码中,你需要将观测数据存储在`data`向量中。然后,使用`chi2gof`函数进行卡方拟合优度检验。函数的参数`CDF`用于指定用于拟合的累积分布函数(CDF)。在这个例子中,我们使用了正态分布的CDF,通过传递`{@normcdf, mean(data), std(data)}`来指定。
函数返回两个输出参数:`h`表示检验结果的拒绝或接受(0表示接受,1表示拒绝),`p`表示检验的p值。
请注意,这个示例代码假设了样本应该服从正态分布,你可以根据实际情况选择适当的分布进行拟合。
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