贝叶斯正态性检验 matlab的代码

贝叶斯正态性检验通常用于评估数据是否符合正态分布。在MATLAB中，可以使用Bayesian或非参数方法来进行这种检验。下面是一个简单的例子，展示如何使用`mle`函数进行参数估计，然后通过`kstest`或`fitdist`等函数进行正态性假设的检验：

% 假设有一个数据集data
data = randn(1000, 1); % 生成一些随机数据作为示例

% 对数据进行最大似然估计（MLE），这可以提供初步的正态性信息
mu_mle, sigma_mle = mle(data);

% 使用Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit test（KS检验）
[h, p, stats] = kstest(data, 'Normal', [mu_mle, sigma_mle]);

% 如果p值大于显著性水平（如0.05），则接受正态分布的假设
if p > 0.05
    disp('Data appears to be normally distributed based on KS test.');
else
    disp('Data does not appear to be normally distributed with high confidence.');
end

% 或者使用fitdist函数拟合正态分布并检查拟合效果
normal_fit = fitdist(data, 'Normal');
[~, ~, stats] = fitstat(normal_fit)