numeros - randn matlab español

Probar si una distribución de datos sigue una distribución gaussiana en MATLAB

Question

Tengo algunos puntos de datos y su punto medio. Necesito encontrar si esos puntos de datos (con esa media) siguen una distribución gaussiana. ¿Hay una función en MATLAB que pueda hacer ese tipo de prueba? ¿O necesito escribir mi propia prueba?

Intenté mirar diferentes funciones estadísticas proporcionadas por MATLAB. Soy muy nuevo en MATLAB, así que podría haber pasado por alto la función correcta.

aclamaciones

Answer 1

Consulte esta página de documentación en todas las pruebas de hipótesis disponibles .

De esos, para tu propósito puedes usar:

• Prueba de bondad de ajuste de chi-cuadrado
• Prueba de lilliefors
• z-test
• t-test
• Prueba de Kolmogorov-Smirnov

... entre otros

También puedes usar algunas pruebas visuales como:

• hist
• normplot
• cdfplot

Answer 2

Me gusta la prueba de Spiegelhalter (DJ Spiegelhalter, ''Pruebas de diagnóstico de la forma de distribución,'' Biometrika, 1983):

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.

Cada vez que se piratean las pruebas estadísticas, siempre se prueban bajo la nula! Aquí hay un ejemplo simple:

pvals = nan(10000,1);
for j=1:numel(pvals);
pvals(j) = spiegel_test(randn(300,1));
end
nnz(pvals < 0.05) ./ numel(pvals)

Obtengo los resultados:

ans =
0.0505

similar

nnz(pvals > 0.95) ./ numel(pvals)

yo obtengo

ans =
0.0475

Answer 3

Para las pruebas en general, busque la prueba de Kolmogorov-Smirnov, también en la caja de herramientas de estadísticas, como kstest y la versión de dos muestras: kstest2 . Usted alimenta sus datos empíricos (y los datos de una posible función, como la gaussiana, etc.) y luego prueba la probabilidad de que su muestra haya sido extraída de la distribución normal (o la que suministró para la muestra de dos muestras). versión) ... Lo agradable es que funcionará para cualquier distribución posible ...