MATLAB中对均匀分布的分布检验：要求在10个分区内务差不超过10%如何实现

在MATLAB中，你可以使用`kscompare`函数来进行均匀分布的Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验，这是一种非参数的方法，用于比较两个样本数据是否来自同一种概率分布。对于你的需求，如果想要测试10个分区内的差异不超过10%，你需要首先生成满足这种条件的数据，然后进行分布一致性检查。

下面是一个基本步骤：

1. **创建模拟数据**：
设定每个区间的大小，例如区间范围从0到100，共有10个分区，每个分区宽度为10。假设每个分区的值是均匀分布在该区间的，可以用`randi`函数生成随机整数，确保满足差值限制。

partitions = 10;
width = 100 / partitions;
data = zeros(partitions, 1e4); % 创建一个10x10000矩阵存储结果
for i = 1:partitions
    data(i,:) = randi([0+i*width, i*width], 1, 1e4); % 生成10000个随机整数
end

2. **进行KS检验**：
使用`kscompare`函数比较每个区间的分布，设置`'method', 'two-sided'`来执行双侧检验，因为你想确定平均偏差是否超过10%的阈值。

alpha = 0.05; % 置信水平，通常取0.05表示95%置信度
results = arrayfun(@(x) kscompare(data(:,x), 'two-sided'), 1:size(data, 1));
p_values = cellfun(@pvalue, results);
max_deviation = max(cellfun(@(r) abs(r.MaxDistance), results)); % 找出最大偏离度
is_within_limit = max_deviation <= width * 0.10; % 判断是否都满足10%的限制

[max_deviation, is_within_limit, p_values] % 输出结果

这里`MaxDistance`是两个分布之间的最大差异，`p-value`是检验统计量的概率值。`is_within_limit`变量会告诉你所有分区是否都在10%以内。