正态分布检验matlab

正态分布是指一个数据集在统计上呈现出钟形曲线形状的特征。在进行正态分布检验时，我们通常使用Shapiro-Wilk检验方法。

在MATLAB中，可以使用`swtest`函数来进行Shapiro-Wilk检验。这个函数的使用方法如下：

[h,p] = swtest(data, alpha)

其中，`data`为待检验的数据集，`alpha`为显著性水平（通常设为0.05）。输出结果中，`h`表示检验结果的零假设是否被拒绝，若`h=1`则拒绝零假设，即数据不满足正态分布；`p`为检验结果的p值，若`p<alpha`则拒绝零假设，即数据不满足正态分布。

下面是一个示例：

data = randn(100,1); % 随机生成100个符合正态分布的数据
alpha = 0.05;
[h,p] = swtest(data, alpha);
if h == 1
    disp('数据不满足正态分布');
else
    disp('数据满足正态分布');
end
disp(['p值为：', num2str(p)]);

在这个示例中，我们生成了100个符合正态分布的随机数据，并进行了Shapiro-Wilk检验。最后输出了检验结果和p值。

通过正态分布检验，我们可以判断数据集是否满足正态分布的假设，从而在统计分析中选择合适的方法。