matlab如何基于肖维勒原则检验一列数据是否存在异常

在MATLAB中，可以使用肖维勒（Shapiro-Wilk）检验来判断一列数据是否符合正态分布，这是一种非参数检验方法。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要导入你的数据到MATLAB中。假设数据存储在一个名为`data`的向量中。

data = <your_data_vector>;

2. 使用`swtest`函数执行肖维勒检验。这个函数返回两个值，第一个是统计量W（接近于1表示数据更可能来自正态分布），第二个是p值（小于0.05通常被认为是拒绝原假设，即数据不是正态分布的证据）。

[swStat, pValue] = swtest(data);

3. 检查p值。如果p值大于显著性水平（如0.05），则认为数据可能是正态的；否则，它可能是异常的。

if pValue > 0.05
    disp('Data appears to be normally distributed.');
else
    disp('Data may contain outliers based on the Shapiro-Wilk test.');
end