如何在MATLAB中进行正态分布检验 正态性检验有两种，看样本大小，小于50可以使用SW检验，大于50可以使用KS检验，但是50这个标准并不固定，因为学术上并没有固定好标准。你也可以结合两个检验结果进行判断即可。另外个人建议你可以使用傻瓜化的数据分析软件SPSSAU进行分析，里面直接就出来这样的结果，拖拽下就好了，不用写代码，而且有自动化文字分析，非常智能。
用matlab检验一组数据是否符合正态分布 A=[0 0 0 0 2 6 9 0 0 1 16 0 12 23 29 12 32 38 26 52 32 28 79 80 69 107 76 128 114 99 119 137 140 146 175 230 255 257 260 308 310 276 375 275 235 264 234 220 175 143 138 130 119 123 90 142 89 63 54 20 29 29 30 17 42 15 0 0 2 9 0 12 0 15 0]；A=A'；alpha=0.05；正态2113分布判断[mu，sigma]=normfit(A)；p1=normcdf(A，mu，sigma)；[H1，s1]=kstest(A，[A，p1]，alpha)；n=length(A)；if H1=0disp('该数据源服5261从正态分布。4102')elsedisp('该数据源不1653服从正态分布。')end结果：该数据源不服从正态分布。
如何在MATLAB中进行正态分布检验 用JB(Jarque-Bera)检验zhidao，即 h=jbtest(x)例：>；>；x=normrnd(0，1，1，100)；jbtest(x)ans=0(态布内容)>；>；x=rand(1，100)；jbtest(x)ans=1(非态布
