K-S检验matlab
时间: 2025-01-28 17:41:25 浏览: 89
### 如何在 MATLAB 中进行 K-S 检验
#### 使用 `kstest` 函数进行单样本 KS 检验
MATLAB 提供了内置函数 `kstest` 来执行 Kolmogorov-Smirnov (K-S) 单样本检验,用于测试一组观测值是否来自特定的连续分布。
```matlab
% 生成正态分布随机数作为示例数据
data = normrnd(0, 1, 100, 1);
% 进行单样本KS检验,默认检验是否服从标准正态分布 N(0,1)
[h, p, ksstat, cv] = kstest(data);
disp(['h = ' num2str(h)]);
disp(['p-value = ' num2str(p)]);
disp(['ks statistic = ' num2str(ksstat)]);
disp(['critical value = ' num2str(cv)]);
```
上述代码展示了如何利用 `kstest` 对给定的数据集 `data` 执行单样本 K-S 检验来判断其是否遵循标准正态分布[^1]。
#### 使用 `kstest2` 函数进行双样本 KS 检验
为了比较两个独立样本之间是否存在显著差异,可使用 `kstest2` 函数来进行双样本 K-S 测试:
```matlab
% 创建两组不同均值的正态分布数据
sampleA = normrnd(-1, 1, 50, 1); % 均值为-1的标准差为1
sampleB = normrnd(1, 1, 50, 1); % 均值为1的标准差为1
% 双样本KS检验
[h, p, ksstat] = kstest2(sampleA, sampleB);
disp(['h = ' num2str(h)]);
disp(['p-value = ' num2str(p)]);
disp(['ks statistic = ' num2str(ksstat)]);
```
这段脚本说明了怎样通过调用 `kstest2` 来评估两个不同的样本集合 `sampleA` 和 `sampleB` 是否源自相同的概率密度函数。
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