MATLAB统计分布拟合卡方检验系统

资 源 简 介

本项目提供了一个基于MATLAB的卡方检验工具，能够判断数据与多种常见分布的拟合度。用户可以输入原始数据或频数，快速检验是否符合正态分布、高斯分布等常用分布，方便高效进行数据分析。

详 情 说 明

统计分布拟合的卡方检验系统

项目介绍

本项目实现了一个基于卡方检验的分布拟合性分析工具。系统支持对数据与多种常见统计分布（如正态分布、对数正态分布、高斯分布、瑞利分布、韦伯分布等）的拟合优度进行检验。用户可通过提供原始观测数据或频数分布表，结合自定义参数，快速获得卡方统计量、P值及统计决断，并可视化展示拟合效果，为数据分布的判别提供量化依据。

功能特性

• 多分布支持：可检验数据与正态、对数正态、高斯、瑞利、韦伯等多种分布的拟合度。
• 灵活输入：支持输入单列或多列原始数据，也可直接输入观测频数与期望频数。
• 参数可配置：允许用户指定分布类型、显著性水平（默认0.05）及数据区间划分方式。
• 自动化检验：自动计算卡方统计量、P值、自由度，并给出是否拒绝原假设的结论。
• 可视化输出：生成观测数据与拟合分布的对比图，直观展示拟合效果。

使用方法

1. 准备数据：整理待检验的数值数组（单列或多列）或频数分布表。
2. 设置参数：指定待检验的分布类型、显著性水平及区间划分方式（如需要）。
3. 执行检验：运行系统，自动完成频数统计、区间分箱、卡方统计量计算与假设检验。
4. 获取结果：查看输出的卡方统计量、P值、检验结论及拟合效果图。

系统要求

• MATLAB 环境（建议 R2018a 或更高版本）
• 统计学工具箱（用于概率分布计算）
• 基本绘图功能支持

文件说明

主程序文件集成了数据输入解析、分布类型识别、频数区间自动分箱、卡方检验统计量计算、P值求解与假设检验决断生成的核心算法，同时负责调用绘图模块生成观测数据与理论分布的可视化对比结果，实现了从数据输入到检验结论与图形输出的全流程处理。