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。
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
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。
