一、問題描述

給定序列X=(x1,x2,x3,...,xn)，判斷是否該數據序列X符合正態分布。

?

二、方法

常見已知分布的檢驗方法：kstest、jbtest、lillietest、chi2gof等，這里使用使用Lilliefors檢驗進行描述。

語法：

1：h =?lillietest(x)
使用Lilliefors檢驗，針對原假設返回一個檢驗決策，該原假設是向量x中的數據來自正態分布族中的分布。返回結果h是1或0，其中0表示符合正態分布，1表示不符合。

2：h =?lillietest(x,Name,Value)
返回帶有由一個或多個名稱-值對參數指定的其他選項的測試決策。可以針對不同的分布族測試數據，更改顯著性水平或使用蒙特卡洛近似來計算p值。

3：[h,p] =?lillietest(___)

返回對應判斷結果h的概率p，p<0.05（95%顯著水平）為不可能事件(顯著性水平通常取0.05，還有0.025和0.01三種情況)；p>0.05可能發生，一般認為符合正態分布。
4：[h,p,kstat,critval] =?lillietest(___)

返回測試統計量kstat和測試的臨界值critval。

三、測試

1:、生成正態分布的隨機數 x=normrnd(10,1,10);

2、正態分布判斷??[h,p]=lillietest(X(1,:));

3、查看結果? ? ? ? ? ? ?

h =

? ? ?0
p =

? ? 0.5

即，h=0說明符合正態分布，且p=0.5>0.05，概率上認為是符合正態分布的。
???????????????

參考：

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

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 数据是否符合正态分布的判断方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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