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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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    [LV.2]偶尔看看I

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    发表于 2010-6-7 13:37 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
        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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    [LV.4]偶尔看看III

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    大家好,建模一起交流
    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
    这个的原理是什么啊?
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    leixuexue        

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    xiaoOMming 发表于 2013-8-23 11:09
    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, ...

    谢了,我们也是照着这样做的
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    leixuexue 发表于 2013-8-22 14:26
    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

    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;

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    leixuexue  谢了,我们也是照着这样做的  详情 回复 发表于 2013-8-23 17:53
    已有 1 人评分体力 收起 理由
    wujianjack2 + 5 鼓励积极发言讨论!

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    leixuexue 发表于 2013-8-22 14:26
    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

    同求,同求
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    leixuexue        

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    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

    点评

    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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