データポイントと平均ポイントがあります。私は、それらのデータポイント（その意味で）がガウス分布に従っているかどうかを調べる必要があります。この種のテストを行うことができるMATLABの関数はありますか？あるいは私自身のテストを書く必要がありますか？データ分布がMATLABのガウス分布に従うかどうかのテスト
私はMATLABが提供するさまざまな統計関数を見てみました。私はMATLABの新機能ですので、適切な機能を見落としている可能性があります。一般に、試験のため
歓声
を取得するには、すべてのavailable hypothesis testsでこのdocumentation pageをチェック。これらから
、あなたの目的のためにあなたが使用することができます。
...中でも
あなたはまた、のようないくつかの視覚的なテストを使用することができます。
私はSpiegelhalterのテスト（DJ Spiegelhalter、 '分布の形状の診断テスト、' Biometrika、1983）好き：
function pval = spiegel_test(x)
% compute pvalue under null of x normally distributed;
% x should be a vector;
xm = mean(x);
xs = std(x);
xz = (x - xm) ./ xs;
xz2 = xz.^2;
N = sum(xz2 .* log(xz2));
n = numel(x);
ts = (N - 0.73 * n)/(0.8969 * sqrt(n)); %under the null, ts ~ N(0,1)
pval = 1 - abs(erf(ts/sqrt(2))); %2-sided test.
統計テストをハッキングするたびに、常にnullの下でそれらをテストしてください！ここでは簡単な例です：
pvals = nan(10000,1);
for j=1:numel(pvals);
pvals(j) = spiegel_test(randn(300,1));
end
nnz(pvals < 0.05) ./ numel(pvals)
私は結果を得る：
ans =
0.0505
同様
nnz(pvals > 0.95) ./ numel(pvals)
私は
ans =
0.0475
私はちょうどこれらは全てからであることを好きではありませんMathwork $ tatistic $ツールボックス。 1つは簡単に一緒にハックすることができます。それ以外のJarque-Beraは残りますが、 'octave'からいくつかのファイルをインポートする必要があります。統計的なテストのfirehoseに関するもう1つの問題は、それぞれの相対的な力の兆候がないことです（真実です、それは別の仮説に依存します）。 – shabbychef
ええ、ウィキペディアのリンクがよかったです。彼らは通常、より多くのポイントと通常より速く読むことです。 –