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函数格式H= %对输入向量X进行Jarque-Bera测试，显著性水平为0.05H= %在水平alpha5%Jarque-Bera测试，alpha01[H,P,JBSTAT,CVjbtest(X,alpha)%P为接受假设的概率值，P0，则说明H为，若H=0，则可以认为X是服从正态分布的；若X=1，则可以否X服从正态分布。Xlillietest函数。S2K32

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例4- 调 >>loadh=p=j=cv=

ans=说明p=2.67%表示应该服从正态分布的假设；h=1也可否定服从正态分布；统计量的值j=7.2448大于接受假设的临界值cv=5.9915，因而假设(测试水平为5%)。函数格式H= %对输入向量X进行Lilliefors测试，显著性水平为0.05H= %在水平alpha5%Lilliefors测试，alpha0.010.2[H,P,LSTAT,CV]=lillietest(X,alpha) %P为接受假设的概率值，P0，LSTATCV为是否原假设的临界值。说明H为，若H=0，则可以认为X是服从正态分布的；若X=1，则可以否X服从正态分布。4->>>>[h,p,l,cv]=lillietest(Y)h=1pl4-cv

说明h=1表示正态分布的假设；p=0.0175表示服从正态分布的概率很小；统计量的值l=0.1062大于接受假设的临界值cv=0.0886，因而假设(测试水平为5%)。从图中看出，数据Y从正态分布单个样本分布的Kolmogorov-Smirnov函数格式H= H=kstest(X,cdf) %指定累积分布函数为cdf的测试(cdf=[]时表示标准正态分布)5%H= alpha[H,P,KSSTAT,CV]=kstest(X,cdf,alpha) 测试统计量的值，CV为是否接受假设的临界值。说明原假设为X服从标准正态分布。若H=0则不能原假设，H=1则可以原例4- >>>>[H,p,ksstat,cv]=kstest(x,[xweibcdf(x,1,2)],0.05) H=0pksstatcv说明H=0ksstatH,p,ksstat,cv]=kstest(x,[x H1pksstatcv说明H=1表明服从指数分布的假设>>[H,p,ksstat,cv]=kstest(x,[],0.05) H=1pksstatcv说明H=1表明从标准正态分布函数格式H= H= alpha= 说明原假设为具有相同连续分布。为H，若H=0，表示应接受原假设；若H=1，表示可以原假设。这是Kolmogorov-Smi

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