MATLAB概率分步检验正太分布图代码

MATLAB中可以使用概率分布检验来检验数据是否符合正态分布。下面是一个示例代码，用于进行正态分布的概率分布检验：

% 生成一组随机数据
data = randn(100, 1);

% 进行概率分布检验
[h, p] = chi2gof(data);

% 显示检验结果
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)]);

在这个示例代码中，首先使用`randn`函数生成了一组100个符合正态分布的随机数据。然后使用`chi2gof`函数进行概率分布检验，返回的`h`表示是否拒绝了原假设（即数据不符合正态分布），`p`表示p值，用于判断拒绝原假设的显著性水平。

相关问题

matlab作出二元正态分布图代码

可以使用 MATLAB 的 `mvnpdf` 函数生成二元正态分布图。以下是一个简单的示例代码：

% 定义二元正态分布的均值和协方差矩阵
mu = [0 0];
sigma = [1 0.5; 0.5 2];

% 生成网格点
[x1, x2] = meshgrid(-3:0.1:3);

% 计算二元正态分布的概率密度函数值
pdf = mvnpdf([x1(:) x2(:)], mu, sigma);

% 将概率密度函数值转换成与网格点相同的矩阵形式
pdf = reshape(pdf, size(x1));

% 绘制二元正态分布图
contour(x1, x2, pdf);
xlabel('x1');
ylabel('x2');
title('Bivariate Normal Distribution');

代码中先定义了二元正态分布的均值和协方差矩阵，然后生成了一个网格点矩阵，通过 `mvnpdf` 函数计算了每个网格点的概率密度函数值，并将其转换成与网格点相同的矩阵形式。最后通过 `contour` 函数绘制了二元正态分布图。

matlab检验正态分布代码

以下是 Matlab 中检验正态分布的代码示例：

% 创建一个随机样本数据
data = randn(100,1);

% 绘制样本数据的直方图
histogram(data);

% 使用正态概率图检验正态分布
[h,p] = chi2gof(data,'cdf',@(z)normcdf(z,mean(data),std(data)),'Alpha',0.05);

% 输出检验结果
if h == 0
    disp('数据符合正态分布');
else
    disp('数据不符合正态分布');
end

代码中，首先创建了一个包含100个随机数的样本数据，并绘制了其直方图。然后使用 `chi2gof` 函数进行正态分布检验，其中 `cdf` 参数指定了正态分布的累积分布函数，`Alpha` 参数指定了显著性水平。函数返回的 `h` 变量表示检验结果，如果为0则表示数据符合正态分布，否则表示不符合。同时，`p` 变量表示检验的 p 值，可以用于确定显著性水平。