Kolmogorov-Smirnov test de normalité dans MATLAB - normalisation des données?

Question

J'utilise le test de Kolmogorov-Smirnov dans MATLAB pour déterminer la normalité de chaque colonne d'une matrice de données avant d'effectuer une régression linéaire généralisée. Un exemple de vecteur de données est:

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

Le test s'exécute et me donne un résultat. Cependant, quand je trace la fonction de distribution cumulative empirique (cdf) (bleu) et la cdf normale standard (rouge) pour une comparaison visuelle, l'échelle d'un tel vecteur de données est telle que le graphique n'est pas utile:

le code utilisé pour tracer ce chiffre est:

[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'); 

est-ce que cela signifie le résultat de mon test n'est pas valide? Si oui, puis-je simplement normaliser les données, par ex.

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

tout en maintenant la validité du test?

Merci pour votre temps,

Laura

Answer 1

Merci à Luis Mendo Je résolu ce problème. normcdf nécessite la moyenne et l'écart-type du vecteur de données comme entrées, ce que je n'avais pas changé à partir de l'exemple de code que je travaillais. Le code édité est:

[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');