怎么用matlab验证正态分布,并给出正态分布的表达式
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分布的正太性检验:
x为你要检验的数据。
load x
histfit(x);
normplot(x);
从这两个图中可以看出是否近似服从正太分布。
然后估计参数:
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x);
muhat , sigmahat,muci,sigmaci 分别表示均值、方差、均值的0.95置信区间、方差0.95置信区间。
现在可以用t检验法对其进行检验:
现在在方差未知的情况下,检验均值是否为mahat;
[h,sig,ci]=ttest(x,muhat);
其中h为布尔变量,h=0表示不拒绝零假设,说明均值为mahat的假设合理。若h=1则相反;
ci表示0.95的置信区间。
sig若比0.5大则不能拒绝零假设,否则相反。
希望对你有帮助!
x为你要检验的数据。
load x
histfit(x);
normplot(x);
从这两个图中可以看出是否近似服从正太分布。
然后估计参数:
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x);
muhat , sigmahat,muci,sigmaci 分别表示均值、方差、均值的0.95置信区间、方差0.95置信区间。
现在可以用t检验法对其进行检验:
现在在方差未知的情况下,检验均值是否为mahat;
[h,sig,ci]=ttest(x,muhat);
其中h为布尔变量,h=0表示不拒绝零假设,说明均值为mahat的假设合理。若h=1则相反;
ci表示0.95的置信区间。
sig若比0.5大则不能拒绝零假设,否则相反。
希望对你有帮助!
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分布的正太性检验:
x为你要检验的数据。
load x
histfit(x);
normplot(x);
从这两个图中可以看出是否近似服从正太分布。
然后估计参数:
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x);
muhat , sigmahat,muci,sigmaci 分别表示均值、方差、均值的0.95置信区间、方差0.95置信区间。
现在可以用t检验法对其进行检验:
现在在方差未知的情况下,检验均值是否为mahat;
[h,sig,ci]=ttest(x,muhat);
其中h为布尔变量,h=0表示不拒绝零假设,说明均值为mahat的假设合理。若h=1则相反;
ci表示0.95的置信区间。
sig若比0.5大则不能拒绝零假设,否则相反。
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