函数 lillietest
格式 H = lillietest(X) %对输入向量X进行Lilliefors测试,显著性水平为0.05.
H = lillietest(X,alpha) %在水平alpha而非5%下施行Lilliefors测试,alpha在0.01和0.2之间.
[H,P,LSTAT,CV] = lillietest(X,alpha) %P为接受假设的概率值,P越接近于0,则可以拒绝是正态分布的原假设;LSTAT为测试统计量的值,CV为是否拒绝原假设的临界值.
说明 H为测试结果,若H=0,则可以认为X是服从正态分布的;若X=1,则可以否定X服从正态分布.

Y=chi2rnd(10,100,1);
[h,p,l,cv]=lillietest(Y)
h =

     1

p =

   1.0000e-03

l =

    0.1255

cv =

    0.0890

说明 h=1表示拒绝正态分布的假设;p = 0.0175表示服从正态分布的概率很小;统计量的值l = 0.1062大于接受假设的临界值cv =0.0886,因而拒绝假设(测试水平为5%).

figure(1);
hist(Y); %作频数直方图
figure(2);
normplot(Y); %分布的正态性检验

  


从图中看出,数据Y不服从正态分布.

lillietest 正态分布的拟合优度测试的更多相关文章

  1. MATLAB进行假设检验

    4.8.1  已知,单个正态总体的均值μ的假设检验(U检验法) 函数  ztest 格式  h = ztest(x,m,sigma)   % x为正态总体的样本,m为均值μ0,sigma为标准差,显著 ...

  2. spark MLLib的基础统计部分学习

    参考学习链接:http://www.itnose.net/detail/6269425.html 机器学习相关算法,建议初学者去看看斯坦福的机器学习课程视频:http://open.163.com/s ...

  3. Image Processing and Analysis_8_Edge Detection:Finding Edges and Lines in Images by Canny——1983

    此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有 ...

  4. 基于Naive Bayes算法的文本分类

    理论 什么是朴素贝叶斯算法? 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器,所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关.举个例子,如果一种水果其具有红,圆,直径大概3英寸等特征,该水果 ...

  5. 使用Student T'test方法做性能测试

    性能测试 日常工作中对比函数间的快慢时,最直接的方法就是根据timer:tc/1结果的时间来衡量,比如想知道lists:reverse/1与直接使用自己写的尾递归函数谁更快?最直接的方法就是 -mod ...

  6. MLlib学习——基本统计

    给定一个数据集,数据分析师一般会先观察一下数据集的基本情况,称之为汇总统计或者概要性统计.一般的概要性统计用于概括一系列观测值,包括位置或集中趋势(比如算术平均值.中位数.众数和四分位均值),展型(比 ...

  7. Tests for normality正态分布检验

    欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/ ...

  8. 测试 MathJax 排版功效

    这是第一篇博文,用于检测博客园提供的数学排版功能,下面是一些数学公式. \[ \text{sgn}(\mathbf{w}^T\phi(\mathbf{x})+b) = \text{sgn}\left( ...

  9. 深入解读A/B 测试的统计学原理

    了解一些统计学知识对正确地进行 A/B 测试和研判试验结果是很有帮助的,本篇文章深入介绍了A/B 测试的原理和背后的统计学依据.完全理解本文中提到的数学计算需要你掌握概率方面的一点基础知识. 统计学在 ...

随机推荐

  1. python中os模块和sys模块的常见用法

    OS模块的常见用法 os.remove()   删除文件 os.rename()   重命名文件 os.walk()    生成目录树下的所有文件名 os.chdir()    改变目录 os.mkd ...

  2. jQuery标签插件tagsinput.js

    官网地址: http://xoxco.com/projects/code/tagsinput/ github地址: https://github.com/xoxco/jQuery-Tags-Input ...

  3. css之overflow应用

    overflow应用的两个小例子: 1.单行文本出现省略号的情况 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional// ...

  4. Docker: Jenkins与Docker的自动化CI/CD流水线实战

    什么是CI/CD 持续集成(Continuous Integration,CI):代码合并.构建.部署.测试都在一起,不断地执行这个过程,并对结果反馈.持续部署(Continuous Deployme ...

  5. eclipse导入maven项目,但无法编译的问题

    同事今天从git 导入项目到eclipse 后,发现项目所依赖的包找不到依赖,初步判定是maven的依赖没有导入项目中. 最终发现,在项目中的.classpath 文件加入以下代码即可解决问题. &l ...

  6. 解决CSDN需要登录才能看全文

    本来今天学习遇到一些问题,在网上翻着博客,突然在csdn里就提示要登录才能看全文. 看了下页面源码博客内容已经拿到本地了,只是加了一层罩,也是挺无语的,暂时先用这种方法解决吧: (function() ...

  7. 实战 EF(LINQ) 如何以子查询的形式来 Join

    如题,大多数网上关于 LINQ Join 的示例都是以 from x in TableA  join ... 这样的形式,这种有好处,也有劣势,就是在比如我们使用的框架如果已经封装了很多方法,比如分页 ...

  8. C#中 SQL语句

    SQL语句 SELECT STUFF(( (SELECT ',{' ),)) ),)) ),)) +'}' FROM ZSJTTD_HouseBuilding hb ,,'' ) HouseBuild ...

  9. Django(三) ORM 数据库操作

    大纲 一.DjangoORM 创建基本类型及生成数据库表结构 1.简介 2.创建数据库 表结构 二.Django ORM基本增删改查 1.表数据增删改查 2.表结构修改 三.Django ORM 字段 ...

  10. P1119 灾后重建(floyd进阶)

    思路:这道题看n的范围很小(n<=200),显然就用floyd可以解决的问题,但又并不是简单的floyd算法,还是需要一些小小的变化.一开始我的思路是先跑一次弗洛伊德最短路,这样子显然复杂度很高 ...