adf检验matlab代码

以下是一个简单的AD测试Matlab代码示例：

% 生成正态分布随机数据
data = normrnd(0,1,100,1);
% 进行AD测试
[h, p, stat] = adtest(data)
% 输出结果
if h == 0
    fprintf('数据符合正态分布\n');
else
    fprintf('数据不符合正态分布\n');
end
fprintf('p值为: %f\n', p);
fprintf('统计量为: %f\n', stat);

在这个代码中，我们使用 `normrnd` 函数生成了100个符合正态分布的随机数据。然后，我们使用 `adtest` 函数对这些数据进行AD测试，并将测试结果保存在 `h`（假设检验结果）、`p`（p值）和 `stat`（统计量）变量中。最后，我们根据假设检验结果输出数据是否符合正态分布，并输出p值和统计量。

需要注意的是，AD测试是基于样本的假设检验，因此测试结果可能受到样本大小的影响。在实际应用中，我们应该根据具体情况选择合适的假设检验方法。