MATLAB中假设检验的介绍（matlab z检验）-小美百科

大家好，关于MATLAB中假设检验的介绍很多朋友都还不太明白，不知道是什么意思，那么今天我就来为大家分享一下关于matlab z检验的相关知识，文章篇幅可能较长，还望大家耐心阅读，希望本篇文章对各位有所帮助！

1假设检验简介

1、假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。

2、在假设检验中，首先需要提出两种假设，即原假设和备选假设。通常将研究者想收集证据予以反对的假设称为原假设，或称零假设，用 H0 表示。

3、我们可以对制药公司的断言进行检验：首先假设制药公司的断言属实，然后出这个断言出发对现有的证据进行检验，最后做出决策。这个过程，称为假设检验。

4、建立假设。假设检验的第一步便是建立假设，通常需要建立两个假设：原假设Ho和备择假设H1。选择检验统计量，确定拒绝域的形式。

1、分布的正太性检验：x为你要检验的数据。load x histfit(x)；normplot(x)；从这两个图中可以看出是否近似服从正太分布。

2、集中性正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。对称性正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。均匀变动性正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。

3、正态分布判断 [mu， sigma] = normfit(A)；p1 = normcdf(A， mu， sigma)；[H1，s1] = kstest(A， [A， p1]， alpha)；n = length(A)；if H1 == 0 disp(该数据源服从正态分布。

4、Jarque-Bera 正态检验就是种挺常用的正态检验方法，matlab 有内置函数可以做这个：x = randn(1000， 1)；h = jbtest(x， 0.01)jbtest 的第二个参数是显著水平，一般常用 0.05 或者 0.01。

1、你可以用这个程序来判断，数据是否服从泊松分布。

2、根据泊松过程定义，令随机变量Tn(n≥1)表示从(n-1)次事件发生到第n次事件发生的时间间隔，则可证明，Tn服从相互独立但参数为λ的相同指数分布。这可用蒙特卡洛仿真来处理。

3、)； if bexp(-lamda) tol=0； x(i)=k； else k=k+1； end end x0=x0+31；endformat short；x0是种子，n为数列x的项数。这个是老师给的泊松分布代码，我感觉很多地方都是错的，但是不知道怎么改。

4、disp(\该数据源不服从泊松分布。\)end mu=expfit(A，alpha)；p4=expcdf(A，mu)；[H4，s4]=kstest(A，[A，p4]，alpha)if H4==0 disp(\该数据源服从指数分布。\)else disp(\该数据源不服从指数分布。

现在可以用t检验法对其进行检验：现在在方差未知的情况下，检验均值是否为mahat；[h，sig，ci]=ttest(x，muhat)；其中h为布尔变量，h=0表示不拒绝零假设，说明均值为mahat的假设合理。若h=1则相反；ci表示0.95的置信区间。

已知一个函数式和一组变量观测值，如何估计函数y=a*e^（b*x）的参量？可以考虑用matlab的lsqcurvefit（）非线性最小二乘法函数。

在matlab命令窗口输入以下两行代码，就是你想要的结果，x=normrnd(4，2，1，1000)；hist(x(：)，10)；其中normrnd函数为正态分布随机数产生函数，其各输入参数分别为期望、标准差、样本行数以及样本列数。

df — 测试的自由度。tstat —检验lj的值。 T 统计量。MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

选取初始点。根据查询matlab操作介绍得知，‖是向量中非零元素的个数，其主要作用就是选取初始点，指定计算精度。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件。

在matlab中regress（）函数和polyfit（）函数都可以进行回归分析。（1）regress（）函数主要用于线性回归，一元以及多元的。它可以提供更多的信息，残差之类的。（2）polyfit（）函数是利用多项式拟合。

假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等***统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另一个依据。P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

你可以使用ttest函数。[h，sig，ci]=ttest(x，m，alpha，tail)sig为观察值的概率，当sig为小概率时则对原假设提出质疑，ci为真正均值的1-alpha置信区间。

t检验法：h=ttest(x，m，alpha)；x为正态总体的样本，m为均值μ0，alpha为给定的显著性水平，当部给定时为0.05。

ttest2（）函数是用来检验具有相同方差的两个正态总体均值差的假设检验（即两正态总体的t检验法）。基本调用格式：h=ttest2（x，y）判断来自不同正态总体的样本数据x与y是否有相同的均值。

MATLAB检测数据正态特性主要通过数值测定和图形分析，其中数值测定指通过JB等假设检验方法进行测定分析数据，图形分析方法是指通过分析数据正态拟合程度判断数是否符合正态分布，主要有Q-Q图、直方图以及normplot工具箱。

SPSSAU提供不同类别X时，Y的盒状图分布，比如上图中可以查看不同性别人群，C1，C2和C3共三项在区分性别时的盒状分布。得到结果比如C1的盒状图如下：上图可以看出，在男性时，C1中有2个异常点；女性时，C1共出现1个异常点。

μ检验法：h=ztest(x，m，sigma，alpha)；x为正态总体的样本，m为均值μ0，alpha为给定的显著性水平，当部给定时为0.05。

你可以使用ttest函数。[h，sig，ci]=ttest(x，m，alpha，tail)sig为观察值的概率，当sig为小概率时则对原假设提出质疑，ci为真正均值的1-alpha置信区间。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。