matlab 判断是否符合正态分布 lillietest
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lillietest
Lilliefors检验
常用语法
[h,p]=lillietest(X)
说明
返回值h代表假设,仅包含两种可能的情况,h=0则表示该数据集服从正态分布;反之,h=1则表示该数据集不符合正态分布
返回值p即为方差的概率，则表示事件发生的可能性大小；当p值小于等于α= \text{显著性水平}（通常将显著性水平设定为\alpha= 0. 05）时（\alpha常设为显著性水平），则认为观察到的数据与假设之间存在显著差异...拒绝零假设；反之，则接受零假设
参数X为要检测的数据
示例
判断下组数据是否符合正态分布
7 80.3 80.4 68.6 73.3 72.2 71.5 72.3 81.5 74.2 70.1 53.9 74.6 73 58.7 74.9 79.3 59.9 78.6 78.6 77.1 77.2 85.6 78 69.2 73.8 73解: 程序代码如下
X=[62.7 80.3 80.4 68.6 73.3 72.2 71.5 72.3 81.5 74.2 70.1 53.9 74.6 73 58.7 74.9 79.3 59.9 78.6 78.6 77.1 77.2 85.6 78 69.2 73.8 73];
[h,p]=lillietest(X)
h =
0
p =
0.0819结果分析: 当h值等于零时表明假设成立，在p值大于零点零五的情况下我们接受这一结论即确认数据服从正态分布
所以该组数据符合正态分布
换句话说，在统计学中，我们假定一个变量h的存在性，并不能确定其真实性。其真假性需要通过观察变量p的状态来判断：当p心情愉悦时（p>0.05），我们接受这一假设；而当p心情低落（p<0.05）时，则拒绝这一假设。特别地，在初始状态中（即规定：当h=1时不满足正态分布条件；而一旦出现特殊情况使得我们的观察结果与之不符，则会将其修正为满足条件的状态）。
那么如何判断p值是否反映了心情的好坏呢换句话说这个数值是如何确定的呢这个数值被称为显著性水平在统计分析中通常作为阈值使用
表示 ,
有三个值 0.01、 0.025、 0.05 , 通常取0.05
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