Выполните тест Шапиро-Вилка
Блокноты MuPAD® будут демонтированы в будущем релизе. Используйте live скрипты MATLAB® вместо этого.
Live скрипты MATLAB поддерживают большую часть функциональности MuPAD, хотя существуют некоторые различия. Для получения дополнительной информации смотрите, Преобразовывают Notebook MuPAD в Live скрипты MATLAB.
Тест качества подгонки Шапиро-Вилка утверждает гипотезу, что данные имеют нормальное распределение. Для теста качества подгонки Шапиро-Вилка MuPAD® обеспечивает функцию stats::swGOFT. Например, создайте нормально распределенную последовательность данных x при помощи функции stats::normalRandom:
fx := stats::normalRandom(0, 1/2): x := fx() $ k = 1..1000:
Кроме того, создайте последовательность данных y при помощи функции stats::poissonRandom. Эта функция генерирует случайные числа согласно распределению Пуассона:
fy := stats::poissonRandom(10): y := fy() $ k = 1..1000:
Теперь, используйте функцию stats::swGOFT, чтобы протестировать, нормально распределены ли эти две последовательности. Предположим, вы используете типичный уровень 0.05 значения. Для первой последовательности (x) получившееся p-значение выше уровня значения. Записи последовательности x могут иметь нормальное распределение. Для второй последовательности (y) получившееся p-значение ниже уровня значения. Поэтому отклоните гипотезу, что записи этой последовательности нормально распределены:
stats::swGOFT(x); stats::swGOFT(y)
