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在执行广义线性回归之前，我在 MATLAB 中使用 Kolmogorov-Smirnov 测试来确定数据矩阵的每一列的正态性。一个示例数据向量是：

data = [8126,3163,9129,5399,8682,1126,1053,7805,2989,2758,3277,1152,6994,6833];

测试运行并给我一个结果。但是，当我绘制经验累积分布函数 (cdf)（蓝色）和标准正态 cdf（红色）以进行视觉比较时，这种数据向量的比例使得该图没有用处：

示例 CDF

用于绘制此图的代码是：

[h,p,ksstat,cv] = kstest(data);
[f,x_values] = ecdf(data);
figure()
F = plot(x_values,f);
set(F,'LineWidth',2);
hold on
G = plot(x_values,normcdf(x_values,0,1),'r-');
set(G,'LineWidth',2);
legend([F G],...
    'Empirical CDF','Standard Normal CDF',...
    'Location','SE');

这是否意味着我的测试结果无效？如果是，我可以标准化数据吗？

dataN=(data-min(data))./(max(data)-min(data));

同时保持测试有效性？

感谢您的时间，

劳拉

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感谢 Luis Mendo，我解决了这个问题。normcdf需要数据向量的均值和标准差作为输入，这与我正在使用的示例代码没有改变。编辑后的代码是：

[h,p,ksstat,cv] = kstest(data);
[f,x_values] = ecdf(data);
figure()
F = plot(x_values,f);
set(F,'LineWidth',2);
hold on
variableMean = mean(data);
variableSD = std(data);
G = plot(x_values,normcdf(x_values,variableMean,variableSD),'r-');
set(G,'LineWidth',2);
legend([F G],...
    'Empirical CDF','Standard Normal CDF',...
    'Location','SE');
于 2017-06-06T11:56:22.650 回答