Matlab的chi2gof函数检验序列是否服从正态分布代码

下面是一个使用Matlab的`chi2gof`函数进行正态分布拟合的示例代码：

% 生成一个正态分布的随机序列
mu = 0; % 正态分布的均值
sigma = 1; % 正态分布的标准差
seq = normrnd(mu, sigma, 1000, 1); % 生成1000个随机数

% 对序列进行离散化，生成频数直方图
[n, edges] = histcounts(seq, 'Normalization', 'probability');

% 计算期望频数
pdf_normal = @(x) normpdf(x, mu, sigma); % 正态分布的概率密度函数
expected_counts = n * sum(n) .* pdf_normal(edges(1:end-1)) .* diff(edges);

% 进行卡方检验
[h, p, stats] = chi2gof(edges(1:end-1), 'Ctrs', edges(1:end-1), 'Frequency', n, 'Expected', expected_counts, 'NParams', 2)

% 输出检验结果
if h == 0
    disp('序列服从正态分布');
else
    disp('序列不服从正态分布');
end

在这个示例代码中，我们首先生成了一个正态分布的随机序列，然后用`histcounts`函数对序列进行离散化，生成频数直方图。接着，我们定义了正态分布的概率密度函数，并计算了每个区间的期望频数。最后，我们使用`chi2gof`函数进行卡方检验，并根据检验结果输出相应的信息。