如何在MATLAB中进行正态分布检验？
我有一组数据a=。现在想看它是否符合正态分布，我已用过normplot()画过图，有一定的正态性。
那么如何用假设检验来做呢？（通过计算某些值，来判断数据符合正态分布的可能性）
抢个沙发坐坐~~~~~~O(∩_∩)O~ 本帖最后由 wujianjack2 于 2013-8-22 13:57 编辑
A=A(:);
alpha=0.05;
=normfit(A);
p1=normcdf(A,mu,sigma);
=kstest(A,,alpha);
n=length(A);
if H1==0
disp('该数据服从正态分布。')
end 谢谢了。:handshake:victory: 也可用偏度峰度检验：
>>=jbtest(a,0.05)
结果为：h = 1；p = 1.5250e-006
不过从此结果可知，此组数据不符从正态分布。这是由于不同的检验方法效能造成的。 回复 mathszy 的帖子
用3#的方法结果是通过的，那它到底符不符合正态分布呢？ 这就是不同的检验方法其检验功效(power=1-beta)与第I型误差(alpha)均可能不同，故选用方法时要看各方法适用范围，当然某种条件下两种检验方法都适用，但又不知道何种方法检验效果更好，则自己采用熟知的或有利于自己结果的检验方法吧（这样说好象有作弊嫌疑哈）！ 与楼主同困扰啊` 同问，还有很多组数据怎么弄进去，一起检验 matlab中用jbtest检验正态分布，结果中的h和p具体代表什么含义啊，尤其是p的含义，求解释
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