matlab检验数据分布

Matlab是一种强大的数值计算工具，常用于数据分析。如果你想要检验数据分布，可以使用一些内置函数来进行统计分析。以下是几个常用的步骤：

1. **直方图（Histogram）**：`hist()` 函数可以创建数据的频率分布直方图，帮助你直观地了解数据的集中趋势和分布形状。

   data = ...; % 假设这里有你的数据
   histogram(data)

2. **概率密度函数（PDF）**：`pdf()` 或 `kdeplot()` 可以绘制概率密度估计图，显示数据的概率分布情况。

   pdfHandle = ksdensity(data);
   plot(pdfHandle)

3. **Shapiro-Wilk 检验**：`shapirowilk()` 函数可用于检验数据是否符合正态分布，返回W值和p值。

   [swStat, p] = shapirowilk(data);
   if p > significanceLevel
       disp('数据接近正态分布')
   else
       disp('数据可能不服从正态分布')
   end

4. **Kolmogorov-Smirnov检验**：`kstest2()` 或 `kstest` 可以比较连续型数据的样本分布与理论分布，如正态、均匀等。

   result = kstest(data, 'normal');

5. **QQ图（Quantile-Quantile Plot）**：`qqplot()` 可以制作Q-Q图，对比数据点与期望分布的理论点。

   qqplot(data)