参数检验（parameter test）全称参数假设检验，是指对参数平均值、方差进行的统计检验。参数检验是推断统计的重要组成部分。当总体分布已知（如总体为正态分布），根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断。
参数检验包括：单样本t检验(单个总体和已知值)，成对样本t检验(两个相关总体)，独立双样本t检验(两个独立总体)，具体语法介绍如下：
一、单样本t检验：ttest
h = ttest(x)
%使用单样本 t 检验返回原假设的检验决策，该原假设假定 x 中的数据来自均值等于零且方差未知的正态分布。备择假设是总体分布的均值不等于零。如果检验在 5% 的显著性水平上拒绝原假设H0，则结果 h 为 1，否则为 0
h = ttest(x,m)
%返回针对原假设的检验决策，该原假设假定 x 中的数据来自均值为 m 且方差未知的正态分布。备择假设是均值不为 m
h = ttest(x,m,Name,Value)
%返回单样本 t 检验的检验决策，其中使用一个或多个名称-值对组参数指定附加选项。例如，您可以更改显著性水平或进行单侧检验
[h,p] = ttest(___) %返回检验的 p 值
[h,p,ci,stats] = ttest(___) %返回 x（对于配对 t 检验则为 x – y）的均值的置信区间 ci，以及包含检验统计量信息的结构体 stats。
二、成对样本t检验：ttest
h = ttest(x,y)
%使用配对样本 t 检验返回针对原假设的检验决策，该原假设假定 x – y 中的数据来自均值等于零且方差未知的正态分布。
h = ttest(x,y,Name,Value)
%返回配对样本 t 检验的检验决策，其中使用由一个或多个名称-值对组参数指定附加选项。例如，您可以更改显著性水平或进行单侧检验。
[h,p] = ttest(___) %返回检验的 p 值
[h,p,ci,stats] = ttest(___) %返回 x – y的均值的置信区间 ci，以及包含检验统计量信息的结构体 stats。
三、独立双样本t检验：ttest2
h = ttest2(x,y)
%使用双样本 t 检验返回原假设的检验决策，该原假设假定向量 x 和 y 中的数据来自均值相等、方差相同但未知的正态分布的独立随机样本。备择假设是 x 和 y 中的数据来自均值不相等的总体。如果检验在 5% 的显著性水平上拒绝原假设H0，则结果 h 为 1，否则为 0。
h = ttest2(x,y,Name,Value)
%返回针对双样本 t 的检验决策，该检验使用由一个或多个名称-值对组参数指定的附加选项。例如，您可以更改显著性水平或进行无需假设方差齐性的检验
[h,p] = ttest2(___)
[h,p,ci,stats] = ttest2(___)