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如何在MATLAB中进行正态分布检验？

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ufo911l

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TA的每日心情

	衰 2013-11-21 13:32

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1^#

发表于 2010-6-7 13:37 |只看该作者 |倒序浏览

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我有一组数据a=[1.0100 -0.0393 0.2301 0.8424 0.8792 -0.0879 0.0552 0.0204 0.0101 -0.0922 -0.0971 0.0009 -0.0356 -0.1138 0.1867 0.1169 0.1410 0.1687 -0.0061 0.0422 -0.1884 0.1478 0.0077 -0.2228 -0.1573 -0.3110 -0.1979 -0.3573 -0.0028 0.0815 -0.1985 -0.0650 -0.0129 0.4747 0.4424 -0.0576 -0.0463 -0.0499 0.0159 0.1248 -0.2422 0.2009 -0.1074 -0.1960 -0.3907 -1.1918]。
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）

zan

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YoonA

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自我介绍: 随着梦想留下美丽的足迹，串成了故事，带回来送你...

2^#

发表于 2010-6-7 15:41 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定

抢个沙发坐坐~~~~~~O(∩_∩)O~

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qq397277891

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TA的每日心情

	衰 2013-9-23 10:38

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[LV.6]常住居民II

3^#

发表于 2010-6-7 16:38 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

本帖最后由 wujianjack2 于 2013-8-22 13:57 编辑

A=A(:);
alpha=0.05;
[mu,sigma]=normfit(A);
p1=normcdf(A,mu,sigma);
[H1,s1]=kstest(A,[A,p1],alpha);
n=length(A);
if H1==0
disp('该数据服从正态分布。')
end

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ufo911l

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	衰 2013-11-21 13:32

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4^#

发表于 2010-6-7 17:08 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

谢谢了。

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mathszy

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5^#

发表于 2010-6-7 18:27 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

也可用偏度峰度检验：
>>[h,p]=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。

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ufo911l

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	衰 2013-11-21 13:32

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6^#

发表于 2010-6-7 21:23 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

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？

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mathszy

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7^#

发表于 2010-6-10 21:18 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

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）！

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No.37927

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	慵懒 2012-5-18 20:06

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8^#

发表于 2011-6-4 09:50 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

与楼主同困扰啊`

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小盆子。。。

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	郁闷 2013-9-16 12:49

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发表于 2013-8-22 10:08 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

同问，还有很多组数据怎么弄进去，一起检验

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leixuexue

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	奋斗 2013-9-14 10:35

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发表于 2013-8-22 14:26 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

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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xiaoOMming h为测试结果,若h=0,则可以认为X是服从正态分布的;若h=1,则可以否定X服从正态分布; p为接受假设的概率值,P越接近于0,则可以拒绝是正态分布的原假设; 详情回复发表于 2013-8-23 11:09

小盆子。。。同求，同求详情回复发表于 2013-8-23 10:34

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