㈠ 如果用matlab验证股票的收盘价符合对数正态分布
先导入数据，然后取收盘价的对数值即y＝ln（y）
clc;clear
y=ln(y)
Std=std(y) %标准差
[F,XI]=ksdensity(y)
figure(1)
plot(XI,F,'o-')
x =randn(300000,1);
figure(2)
[f,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,f);
画出概率分布图
ksdensity -------------------- Kernel smoothing density estimation.
表示核平滑密度估计
㈡ 为什么假设股票价格服从正态分布是不现实的
股票价格多半不是自然形成，而是人为操纵的成份比较大，尤其受政策影响非常明显 。
㈢ 为什么股票价格服从对数正态分布
我们可以假设连续复利，用lnS1-lnS0来近似股票的收益（S1-S0）/S0，而且根据集合布朗运动可知，此收益是服从正态分布的。
㈣ 如何判断数据近似服从正态分布
检验方法一：看偏度系数和峰度系数
我们把SPSS结果最上面的一个表格拿出来看看
偏度系数Skewness=-0.333;峰度系数Kurtosis=0.886；两个系数都小于1，可认为近似于正态分布。
检验方法二：单个样本K-S检验
在SPSS里执行“分析—>非参数检验—>单个样本K-S检验，弹出对话框，检验变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态分布”
从结果可以看出，K-S检验中,Z值为0.493，P值 (sig
2-tailed)=0.968>0.05，因此数据呈近似正态分布
检验方法三：Q-Q图检验
在SPSS里执行“图表—>Q-Q图”，弹出对话框，
变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态”，其他选择默认，然后点“确定”，最后可以得到Q-Q图检验结果，结果很多QQ Plot 中，各点近似围绕着直线，说明数据呈近似正态分布。
正态分布也叫常态分布，在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线，中间隆起，对称向两边下降。
1.在SPSS里执行“分析—>描述统计—>频数统计表”(菜单见下图，英文版的可以找到相应位置)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”，再点下面的“图表”按钮，弹出图中右边的对话框，选择“直方图”，并选中“包括正态曲线”
2.设置完后点“确定”，就后会出来一系列结果，包括2个表格和一个图，我们先来看看最下面的图，见下图，
上图中横坐标为期初平均分，纵坐标为分数出现的频数。从图中可以看出根据直方图绘出的曲线是很像正态分布曲线。如何证明这些数据符合正态分布呢，光看曲线还不够，还需要检验如上。
㈤ 股票收益率服从正态分布，这种假设合理吗
其实也有点道理，里大盘越近，追踪大盘越紧的收益率越高！希望能够认可。
㈥ 请检验沪深300价格收益率序列是否服从正态分布
股市有自己的去年规律，它不是随机的数，所以不服从正态分布。
㈦ 怎样根据参数判断是否服从正态分布
kolmogrov smirnov检验就是一种拟合优度检验，不知道你的检验模型是什么