matlab 数据是否符合正态分布的判断方法

一、问题描述

给定序列X=(x1,x2,x3,...,xn),判断是否该数据序列X符合正态分布。

 

二、方法

常见已知分布的检验方法:kstest、jbtest、lillietest、chi2gof等,这里使用使用Lilliefors检验进行描述。

语法:

1:h = lillietest(x)
使用Lilliefors检验,针对原假设返回一个检验决策,该原假设是向量x中的数据来自正态分布族中的分布。返回结果h是1或0,其中0表示符合正态分布,1表示不符合。

2:h = lillietest(x,Name,Value)
返回带有由一个或多个名称-值对参数指定的其他选项的测试决策。可以针对不同的分布族测试数据,更改显着性水平或使用蒙特卡洛近似来计算p值。

3:[h,p] = lillietest(___)

返回对应判断结果h的概率p,p<0.05(95%显著水平)为不可能事件(显著性水平通常取0.05,还有0.025和0.01三种情况);p>0.05可能发生,一般认为符合正态分布。
4:[h,p,kstat,critval] = lillietest(___)

返回测试统计量kstat和测试的临界值critval。

三、测试

1:、生成正态分布的随机数 x=normrnd(10,1,10);

2、正态分布判断  [h,p]=lillietest(X(1,:));

3、查看结果             

h =

     0
p =

    0.5

即,h=0说明符合正态分布,且p=0.5>0.05,概率上认为是符合正态分布的。
               

参考:

matlab官网:https://ww2.mathworks.cn/help/stats/lillietest.html?searchHighlight=lillietest&s_tid=doc_srchtitle

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