MATLAB正态性检验与建模分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目集成KS、SW、AD等多种统计检验方法，实现数据正态性自动验证与分析。支持统计量计算、概率图绘制及可视化报告生成，适用于分布特征评估与建模预处理。

详 情 说 明

基于多种检验方法的正态分布验证与建模分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的正态性检验与建模分析系统，通过集成多种统计检验方法对数据进行正态分布验证，并生成全面的可视化分析报告。系统能够自动评估数据分布特征，为统计分析、数据建模和质量控制提供可靠的正态性判断依据。

功能特性

• 多种检验方法集成：支持KS检验、SW检验、AD检验三种主流正态性检验方法
• 全面的可视化分析：提供Q-Q图、P-P图、直方图叠加正态曲线、概率密度对比图等多种图形展示
• 自动化分析流程：从数据输入到报告生成的全流程自动化处理
• 批量数据处理：支持多组数据的批量检验和分析
• 参数自定义配置：可设置显著性水平、检验方法、样本量等参数
• 数据预处理功能：包含缺失值处理和异常值检测选项
• 综合评估报告：提供统计量计算、拟合优度分析和建模适用性建议

使用方法

数据输入

支持三种输入方式：

1. MAT文件：包含数值型向量的.mat文件
2. Excel表格：包含数据列的.xlsx或.xls文件
3. 直接数组输入：在代码中直接定义数值数组

参数设置

• 显著性水平：默认值为0.05，可根据需要调整
• 检验方法选择：可单选或多选KS、SW、AD检验方法
• 样本量设置：支持自定义样本量参数
• 数据预处理：可启用缺失值处理和异常值检测功能

输出结果

系统生成以下分析结果：

• 检验统计报告（各检验方法的统计量、p值和正态性判断）
• 多维度可视化图形
• 分布特征指标（均值、方差、偏度、峰度等）
• 综合建模适用性建议

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，实现了数据读取与预处理模块、多种正态性检验算法的执行逻辑、统计量与分布参数的计算过程、各类可视化图形的生成机制以及综合分析报告的自动生成功能。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整分析流程顺畅执行。