MATLAB数据分析与假设检验实践

50、一种新药被研发出来用于抑制酗酒患者的饮酒欲望。已收集了一组73名酗酒者在接受该药物治疗前后每周饮酒单位数的数据。数据存储在文件alcohol.mat中，包含两个变量：units_before和units_after。在这个练习中，你将使用MATLAB来确定治疗后酒精摄入量是否显著低于治疗前。这包括分析数据以确定其是否呈正态分布，对数据进行数值总结，然后选择并应用合适的假设检验。1. 加载数据并可视化服药前后酒精消费数据的分布。2. 进行适当的假设检验，以95%的置信水平确定治疗前后的数据是否呈正态分布。3. 选择并计算治疗前后数据的适当数值汇总统计量，并说明选择的理由。4. 选择一个合适的假设检验并应用它，以95%的置信水平确定治疗后的数据是否显著低于治疗前的数据。解释你选择的假设检验并对结果进行评论。

以下是完成该任务的步骤：

1. 加载数据并可视化分布 ：
   使用MATLAB的 load 函数加载 alcohol.mat 文件，然后用 histogram 函数可视化治疗前后酒精消费数据的分布。

2. 检验正态分布 ：
   可使用 Kolmogorov-Smirnov 检验（ kstest ）、Lilliefors 检验（ lillietest ）、Z 检验（ ztest ）或 Shapiro-Wilk 检验（可从 MathWorks File Exchange 获取实现），以 95% 置信水平判断治疗前后数据是否正态分布。

3. 计算数值汇总统计量 ：
   可根据数据分布情况选择合适的统计量。
   - 若数据正态分布，可选择 均值 和 标准差 ；
   - 若不呈正态分布，可选择 中位数