t-检验(ttest)：
可以用于比较两组数据是否来自同一分布。（可以用于比较两组数据的区分度）
最简单用法：
[h,sig,ci]=ttest2(x,y);

其中，x，y均为行向量（维度相同)，各表示一组数据.
计算x和y在5%的显著性水平下是否来自同一分布(假设是否被接受）
结果:h=0，则表明假设在5%的置信度下被接受，即x，y在统计上可看做来自同一分布的数据；h=1，表明假设被拒绝，即x，y在统计上认为是来自不同分布的数据，即有区分度。

应用：常与k-fold crossValidation（交叉验证）联用可以用于两种算法效果的比较，例如A1,A2两算法得出的结果分别为x，y，且从均值上看mean(x)>mean(y)，则对[h,sig,ci]=ttest2(x,y);当h=1时，表明可以从统计上断定算法A1的结果大于A2的结果（即两组数据均值的比较是有意义的），h=0则表示不能根据平均值来断定两组数据的大小关系（因为区分度小）