matlab 如何判断一组数据是否符合正态分布

X=[76543210-12]Y=[201350-3-4-30511]polyfit(X,Y,2)ans=0.7554-2.75031.4219f(x)=0.7554x²-2.7503x+1

%在矩阵num中提取比1大并且最接近1的数num=randn(1,10);result=min(num(find(num-1>0)))

非参数检验中的游程检验：单体样本变量值随机性检验,检验样本是否呈现随机性分布,可用于非数值型数据的随机性检验而白噪声是用于时间序列数据的纯随机性,包括纯随机性和方差齐性两个方面

clcJ=1:10000;2*J-1再问：这样得到的是10000个分开的数，我希望最后得到一个1*10000的矩阵再答：clcJ=1:10000;b=2*J-1b就是你要的那个矩阵

据我所知,matlab应该没有直接的根据数据判断分布类型的方法或命令.我提供一种思路,不一定有用,仅供参考：1.首先筛选数据可能的概率分布类型.有可能你知道数据的分布类型了,只是不知道其参数；有可能你

概率统计直方图hist(data)统计data中各数据出现个数例子hist([22334555556788])具体请看hist帮助

fft(y)再问：我不懂呀，能不能详细点，但是没学过FFT语句，课本上也没有。谢谢~再答：Y4=fft(y,Nn);%y为你要做FFT变化的数组，Nn为y的长度，得到的Y4就是y对应的频谱fre=ab

a=[00023004050];a0=a(find(a~=0))

用循环求出0到89的阶乘把结果拼到矩阵中w=[];fori=0:89x=factorial(i);w=[w;ix];end毕业后就没碰过,不知道能不能运行

x=[0:0.2:2.2];y=[0.10.82.33.11.22.45.60.2-2.31.8-1.7-4];n=1;form=1:length(y)ifabs(y(m))>=2x1(n)=x

先得到下标:r=randi(6,100,1)然后新数列：A(1:100)=[a(r(1));a(r(100))]

A=[1+rand(1,20)'10+rand(1,20)'rand(1,20)'];%原始数据3列mn=mean(A);%求均值sd=std(A);%求标准差再问：不用算t，也就是数据为两列，分别为

x=load('data.dat');%load数据fs=10000;%采样频率,自己根据实际情况设置N=length(x);%x是待分析的数据n=1:N;%1-FFTX=fft(x);%FFTX=X

假设幅值在A中,频率在f中：a=find(f==2.5*10^6);A(a)%即为对应于频率2.5MHz处的幅值

原因是对初值（主要是B(2)）非常敏感,很容易陷入局部最优.你可以取初值为[1,0.05]试一下,应该可以得到比较满意的结果.

histfit(a,'normal')

叫做曲线拟合,可以用fit命令,也可以用曲线拟合工具箱工具箱最方便先输入数据打开start->toolboxes->curvefitting->curvefittingtoolboxes点data,选

你可以去两个阈值平均值作为引入阈值（50）,当在引入阈值之上,把数据归类到70,否则归类到30,然后分别对两组数据进行方差就可以进行判断了.例如：29313228属于目标数为30的68697271属于

可以使用SPSS的explore,或PP图,或QQ图,或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图）

Veryeasy.在命令行输入：sum(B(1:N))