matlab 偏度峰度检验,正态分布数据检验 |
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正态分布数据检验-偏度峰度检验法 正态数据偏度峰度检验法 置信度:1-alpha 数据样本数:n sig1=sqrt(6.0*(n-2)/(n+1)/(n+3)); sig2=sqrt(24.0*n*(n-2)*(n-3)/(n+1)/(n+1)/(n+3)/(n+5)); mu2=3.0-6.0/(n+1); 样本中心矩 B2=A2-A1*A1; B3=A3-3.0*A2*A1+2.0*A1*A1*A1; B4=A4-4.0*A3*A1+6.0*A2*A1*A1-3.0*A1*A1*A1*A1; Ak为k阶样本矩 sum(xi^k)/n 样本偏度和峰度: g1=B3/(B2)^(3/2) g2=B4/B2/B2; u1=g1/sig1; u2=(g2-mu2)/sig2; H0为真,n充分大时 u1、u2标准正态分布 拒绝域 fabs(u1)>=z(alpha/4.0) and fabs(u2)>=z(alpha/4.0); 要求n>=100; 原文:http://www.cnblogs.com/JkReader/p/4355424.html |
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