matlab kstest,用matlab软件实现Kolmogorov-Smirnov检验 - Freya's Blog - New Morning

K-S检验是来自某一特定分布的方法。它的检验方法是以样本数据的经验分布函数与特定理论分布比较，若两者间的差距很小，则推论该样本取自某特定分布族。

即对于假设检验问题：

H=0：样本所来自的总体分布服从某特定分布；

H=1：样本所来自的总体分布不服从特定分布。

k-s检验的检验统计量是

其中，

是经验分布函数，

是理论分布函数。

经验分布函数：

设

是抽自总体X的一个样本，观察值为

,次序观测值为

，则总体X的经验分布函数定义为

即

理论分布函数：

由于我们产生的是服从0-1均匀分布的随机数，(a,b)均匀分布的分布函数为

将a=0，b=1代入公式，可得到数据的理论分布函数。

matlab代码如下：

path=strcat(pwd,'\filename');

x=importdata(path);

x=sort(x);

%画出经验分布函数

figure

cdfplot(x);

hold on

%画出标准分布函数

plot(x,unifcdf(x,0,1),'r-');

hold off

%检验数据序列符合均匀分布的程度

[H,pvalue]=kstest(x[x,unifcdf(x,0,1)],0.05);