fill（[kai2,x1,la3],[0,y1,0],'m'）
end
fprintf（'---------------------------------------------------------------------------\n'）;
fprintf（'样本数\t\t区间数\t\t未知参数\t\t自由度\t\t开方和\t\t右侧概率\t\t显著性\n'）;
fprintf（'---------------------------------------------------------------------------\n'）;
fprintf（'%4d\t\t%4d\t\t%4d\t\t%4d\t\t%.6f\t\t%.4f\t\t%4s\n',n,k,r,k-r-1,kai2,pz,xzx）;
fprintf（'---------------------------------------------------------------------------\n'）;
fprintf（'\n\n'）;
holdoff
离散型分布正态性检验
-------------------------------------------------------------------------------------
样本数区间数未知参数自由度开方和临界值右侧概率显著性
-------------------------------------------------------------------------------------
636051.666711.07050.8931-
-------------------------------------------------------------------------------------
【练习3.1】（基本计算，两个正态总体的假设检验，检验水平），对数学分析I
（1）求课程中“专业（数学、信计）””的考试人数、平均分、最小值、最大值、极差、标准差、及格人数、及格率、优良人数（大于等于80）、优良率；写出标准差的计算公式。
（2）对“专业（数学、信计）”，检验方差、平均分是否相等。
（3）对“专业（数学、信计）”，检验及格率、优秀率是否相等。
（4）对“全体成绩”的分布进行检验，首先估计期望和方差，画出正态分布的密度函数曲线以及样本密度散点，对假设的正态分布进行检验。
Matlab程序实现：
sy=[606063634069656072676278829069607276789369689571836073736074777185708960617762686070668474696160867369747174];
se=[508167657771766289656562626078816670805369666148666961606085526860746062436160606470746573796043766663606068606060677464];
alpha=0.05;%取显著水平为0.05
sy1=length（sy）;se1=length（se）;%人数
sy2max=max（sy）;sy2min=min（sy）;se2max=max（se）;se2min=min（se）;%最大值，最小值
sy3=range（sy）;se3=range（se）;%极差
sy4=mean（sy）;se4=mean（se）;%平均分
sy5=sqrt（sum（（sy-sy4）.^2）/（sy1））;se5=sqrt（sum（（se-se4）.^2）/（se1））;%标准差
%sy5=std（sy）;se5=std（se）;或
sy6=length（（find（sy>=60）））;se6=length（（find（se>=60）））;%及格人数
sy7=length（（find（sy>=80）））;se7=length（（find（se>=80）））;%优秀人数
sy8=sy6/sy1;se8=se6/se1;%及格率
sy9=sy7/sy1;se9=se7/se1;%优秀率
fprintf（'\t人数\t平均分\t最小值\t最大值\t极差\t\t标准差\t\t及格人数及格率\t优秀人数优秀率\n'）;
fprintf（'--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\n'）;
fprintf（'数学%4d\t%10.4f\t%4d\t\t%4d\t\t%4d\t\t%10.4f\t%4d\t%10.4f\t%4d\t%10.4f\n',sy1,sy4,sy2min,sy2max,sy3,sy5,sy6,sy8,sy7,sy9）
fprintf（'信计%4d\t%10.4f\t%4d\t\t%4d\t\t%4d\t\t%10.4f\t%4d\t%10.4f\t%4d\t%10.4f\n',se1,se4,se2min,se2max,se3,se5,sy6,sy8,se7,se9）
fprintf（'\n'）;
%方法一
fprintf（'检验数学和信计的方差是否相等\n'）;
[h1,p1,varci1,stats1]=vartest2（sy,se,alpha,'both'）;
if（h1==0）
disp（'结果：
方差相等'）;
else
disp（'结果：
方差不相等'）;
end
fprintf（'\n'）;
%%方法二
%F=sy5^2/se5^2;%统计量F，满足F分布
%alpha=0.05;%取显著水平为0.05
%Fla1=finv（alpha/2,sy1-1,se1-1）;Fla2=finv（1-alpha/2,sy1-1,se1-1）;%求F的临界值
%if（F>Fla1&&F%MM='数学分析1和数学分析2的方差无显著差异';
%else
%MM='数学分析1和数学分析2的方差有显著差异';
%end
%fprintf（'检验数学分析1和数学分析2的方差是否相等\n'）;
%fprintf（'统计量F的值\t\t\t显著性水平\t\t临界值\t\t\t\t\t检验结果\n'）;
%fprintf（'%.4f\t\t\t\t%.4f\t\t\t%.4f\t\t\t%15s\n',F,alpha,Fla1,MM）;
%fprintf（'\n\n'）;
%方法一
fprintf（'检验数学和信计的平均分是否相等\n'）;
[h2,p2,muci2,stats2]=ttest2（sy,se,alpha,'both'）;
if（h2==0）
disp（'结果：
平均分相等'）;
else
disp（'结果：
平均分不相等'）;
end
fprintf（'\n'）;
%%方法二
%%%%%方法三
%sw=（（sy1-1）*sy5^2+（se1-1）*se5^2）/（sy1+se1-2）;
%T=（sy4-se4）/sw/sqrt（1/sy1+1/se1）;%统计量T，满T分布
%Tla1=tinv（alpha/2,sy1+se1-2）;Tla2=tinv（1-alpha/2,sy1+se1-2）;%求出T的临界值
%if（abs（T）%XX='数学分析1和数学分析2的平均分无显著差异';
%else
%XX='数学分析1和数学分析2的平均分有显著差异';
%end
%fprintf（'检验数学分析1和数学分析2的平均分是否相等\n'）;
%fprintf（'统计量T的值\t\t\t显著性水平\t\t临界值\t\t\t\t\t检验结果\n'）;
%fprintf（'%.4f\t\t\t\t%.4f\t\t\t%.4f?
?
%.4f\t\t%15s\n',T,alpha,Tla1,Tla2,XX）;
%fprintf（'\n\n'）;
p=（sy7+se7）/（sy1+se1）;
U=（sy9-se9）/sqrt（（sy9+se9）*p*（1-p））;
Ua=norminv（1-alpha/2）;
if（abs（U）>Ua）
disp（'优秀率无显著差异'）;
else
disp（'优秀率有显著差异'）;
end
p=（sy6+se6）/（sy1+se1）;
U=（sy8-se8）/sqrt（（sy8+se8）*p*（1-p））;
Ua=norminv（1-alpha/2）;
if（abs（U）>Ua）
disp（'及格率无显著差异'）;
else
disp（'及格率有显著差异'）;
end
[h3,p3,kstat3,critval3]=lillietest（sy,alpha）;
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