如何在MATLAB中进行正态分布检验？ 可以用JB(Jarque-Bera)检验，即 h=jbtest(x)例：x=normrnd(0，1，1，100)；jbtest(x)ans=0(正态分布)x=rand(1，100)；jbtest(x)ans=1(非正态分布)
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 从理论上来说，K-S 检验中正态分布的参数应该是已知的，也就是不需要用样本进行估计，实际上你的做法也是可以的，在不知道正态分布的参数的情况下，可以用lillietest 函数检验正态性，其实质就是先用样本估计正态分布的参数，然后做 K-S 检验。
