统计工具箱提供了大量的假设测试,您可以使用(正式)测试数据是否正态分布。的说了,该做的也做了,我强烈建议从一些可视化技术。
功能如“normplot”将为您提供一个更好的对您的数据的性质和为什么它/不匹配正态分布。
正态分布检验
136(30天)
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理查德·开松机
2012年1月3日
2的评论
理查德·开松机
2012年1月4日
概率情节是一个非常标准的方法检查是否数据是正态分布。可以说,这些图表提供更好的信息比正式的假设测试。
下面的代码可能会有帮助
% 500正态分布随机数的生成一个向量的意思=
% 10和标准偏差= 5
foo = 10 + 5 * randn (500 1);
%使用normplot示例似乎是否正常
%的分布式
normplot (foo)
图
% 500随机数生成矢量来自伽马分布
% aplha = 5和β= 3
酒吧= gamrnd(500年5日,3日,1)
%使用normplot示例似乎是否正常
%的分布式
normplot (bar)
骑自行车的人
2012年1月2日
你有访问统计工具箱吗?至少有两个正常测试包括:制造商jbt()和lillietest ()。
我没有金融工具箱,但我猜测,可能会有一些。
你可以输入“docsearch常态”文档中闲逛了。
我不确定你所说的正常化,如果不是正态分布。听起来像一个危险的游戏。也许你可以提供一些更多的细节在你想做什么。
3评论
理查德·开松机
2012年1月3日
MathWorks为投资组合优化提供了专门的功能。最好的内容,我知道的是下面的下载从MATLAB中央。(有一个相关的网络研讨会,您可以查看介绍的技术)
//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/31290-using-matlab-to-optimize-portfolios-with-financial-toolbox
