matlab证明符合正态分布

要证明一个随机变量符合正态分布，通常需要分以下几步进行：

1. 定义随机变量及其概率密度函数（PDF）。
2. 求出该随机变量的期望值和方差。
3. 对该随机变量的PDF进行标准化处理，即将其转换为标准正态分布的PDF。
4. 进行正态性检验，例如使用正态概率图或者假设检验。

在 MATLAB 中，可以使用 `normpdf` 函数来计算正态分布的概率密度函数，使用 `mean` 和 `std` 函数来计算随机变量的期望值和标准差（从而得到方差），使用 `zscore` 函数来进行标准化处理，使用 `normplot` 函数来画出正态概率图。

以下是一个示例代码，演示如何使用 MATLAB 来证明一个随机变量符合正态分布：

% 生成 1000 个随机数
x = randn(1000, 1);

% 计算期望值和标准差
mu = mean(x);
sigma = std(x);

% 计算概率密度函数
pdf = normpdf(x, mu, sigma);

% 标准化处理
z = zscore(x);

% 绘制正态概率图
normplot(z);

% 进行假设检验
[h, p] = kstest(z);
if h
    disp('The data does not follow a normal distribution.')
else
    disp('The data follows a normal distribution.')
end

在这个例子中，我们使用 `randn` 函数生成了 1000 个随机数，并通过计算期望值和标准差来得到正态分布的概率密度函数。然后使用 `zscore` 函数将随机变量标准化，并使用 `normplot` 函数画出正态概率图。最后，我们进行了假设检验，判断该随机变量是否符合正态分布。