统计和机器学习工具箱™提供参数和非参数假设检验，以帮助您确定样本数据是否来自具有特定特征的总体。

分布检验，如Anderson-Darling和单样本Kolmogorov-Smirnov，测试样本数据是否来自具有特定分布的总体。使用双样本Kolmogorov-Smirnov检验两组样本数据是否具有相同的分布。

位置测试，例如z-测试和单样本t-test，测试样本数据是否来自具有特定均值或中位数的总体。使用双样本测试两个或多个样本数据集，以获得相同的位置值t-test或多重比较测试。

散度检验，如卡方方差，检验样本数据是否来自具有特定方差的总体。使用双样本比较两个或多个样本数据集的方差F-测试或多样本测试。

通过交叉制表确定样本数据的其他特征，对随机性进行运行检验，并确定假设检验的样本大小和功率。