MATLAB卡方拟合优度检验
1. 什么是卡方拟合优度检验？
卡方拟合优度检验（Chi-square goodness-of-fit test）是一种统计方法，用于检验样本数据是否与理论分布一致。它适用于分类数据，可以比较观察值与理论值之间的差异程度，并给出一个统计量来评估这种差异的显著性。
在卡方拟合优度检验中，我们首先假设样本数据符合一个特定的理论分布，然后计算观察值与理论值之间的差异，最终判断这种差异是否足够大，从而拒绝或接受原假设。
2. MATLAB中的卡方拟合优度检验函数
在MATLAB中，我们可以使用chi2gof函数进行卡方拟合优度检验。该函数的语法如下：
[h, p] = chi2gof(x, 'cdf', pd)
其中，x是观察值的向量，'cdf'是指定使用的理论分布的累积分布函数，pd是一个概率分布对象（Probability Distribution Object）。
函数返回两个值：h是一个布尔值，表示在给定显著性水平下是否拒绝原假设，p是一个p值，用于衡量观察值与理论值之间的差异的显著性。
3. 示例
假设我们有一个观察值向量data，我们想要检验它是否符合正态分布。我们可以使用以下代码进行卡方拟合优度检验：
% 生成观察值向量
data = normrnd(0, 1, 100, 1);
% 进行卡方拟合优度检验
normrnd函数用法
[h, p] = chi2gof(data, 'cdf', @normcdf);
% 输出结果
if h == 0
    disp('观察值符合正态分布');
else
    disp('观察值不符合正态分布');
end
disp(['p值为：', num2str(p)]);
在上述示例中，我们使用normrnd函数生成了一个均值为0，标准差为1的正态分布的观察值向量data。然后，我们使用chi2gof函数进行卡方拟合优度检验，指定理论分布的累积分布函数为normcdf，即正态分布的累积分布函数。
最后，根据返回的布尔值h和p值p，我们可以判断观察值是否符合正态分布，并输出相应的结果。
4. 总结
卡方拟合优度检验是一种用于检验样本数据与理论分布一致性的统计方法。在MATLAB中，我们可以使用chi2gof函数进行卡方拟合优度检验，通过指定观察值向量、理论分布的累积分布函数和概率分布对象来进行计算。
通过卡方拟合优度检验，我们可以判断样本数据是否符合特定的理论分布，并评估观察值与理论值之间的差异的显著性。这对于统计分析和建模具有重要的意义。