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。
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)
如何在MATLAB中进行正态分布检验 可以使用baijbtest函数和adtest函数。具体用法如下：1.雅各-贝拉检验（Jarque-Bera test）h=jbtest(x，alpha)%x为向量数据du。h=1 则说明数zhi据不服从正态分dao布，如果h=0，则说明数据服从正态分布。alpha为显著性水平，一般为0.05。2.安德森-达令检验（Anderson-Darling test）h=adtest(x)%x为向量数据。h=1 则说明数据不服从正态分布，如果h=0，则说明数据服从正态分布。默认显著性水平为0.05。
