MATLAB的皮尔逊卡方检验的代码

MATLAB中可以使用 `chi2gof` 函数进行皮尔逊卡方检验。具体使用方法如下：

% 假设样本数据存储在变量 data 中
% 假设 H0 表示数据符合正态分布

% 设置显著性水平 alpha
alpha = 0.05;

% 计算样本均值和标准差
mu = mean(data);
sigma = std(data);

% 计算理论分布的期望值
expected = normpdf(data, mu, sigma) * length(data);

% 进行皮尔逊卡方检验
[h,p,stats] = chi2gof(data, 'expected', expected, 'alpha', alpha, 'cdf', @normcdf);

% 输出检验结果
if h == 0
    disp('数据符合正态分布');
else
    disp('数据不符合正态分布');
end

其中，`data` 是样本数据，`mu` 和 `sigma` 分别是样本均值和标准差，`expected` 是理论分布的期望值，`alpha` 是显著性水平（默认为0.05），`@normcdf` 是累积分布函数，用于计算理论分布的CDF值。函数返回值 `h` 表示是否拒绝原假设，`p` 是检验的 p 值，`stats` 包含了检验的统计量。