我是靠谱客的博主 傲娇网络，最近开发中收集的这篇文章主要介绍matlab kstest,用matlab软件实现Kolmogorov-Smirnov检验 - Freya's Blog - New Morning，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
K-S检验是来自某一特定分布的方法。它的检验方法是以样本数据的经验分布函数与特定理论分布比较，若两者间的差距很小，则推论该样本取自某特定分布族。
即对于假设检验问题：
H=0：样本所来自的总体分布服从某特定分布；
H=1：样本所来自的总体分布不服从特定分布。
k-s检验的检验统计量是
其中，
是经验分布函数，
是理论分布函数。
经验分布函数：
设
是抽自总体X的一个样本，观察值为
,次序观测值为
，则总体X的经验分布函数定义为
即
理论分布函数：
由于我们产生的是服从0-1均匀分布的随机数，(a,b)均匀分布的分布函数为
将a=0，b=1代入公式，可得到数据的理论分布函数。
matlab代码如下：
path=strcat(pwd,'filename');
x=importdata(path);
x=sort(x);
%画出经验分布函数
figure
cdfplot(x);
hold on
%画出标准分布函数
plot(x,unifcdf(x,0,1),'r-');
hold off
%检验数据序列符合均匀分布的程度
[H,pvalue]=kstest(x[x,unifcdf(x,0,1)],0.05);
最后
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