如何使用Matlab检验数据服从什么分布如何使用Matlab检验数据服从什么分布
MatLab实现数据分布检验的程序
拿到数据的时候,首先要判断以下这批数据服从什么分布,下面是matlab程序/
function f=p_judge(A,alpha) % 本程序用于判别所给数据源在置信率为0.05时的概率分布形式。A的形式为n×1。
A=A(:);
[mu,sigma]=normfit(A);
p1=normcdf(A,mu,sigma);
[H1,s1]=kstest(A,[A,p1],alpha) n=length(A);
if H1...
如何使用Matlab检验数据服从什么分布
MatLab实现数据分布检验的程序
拿到数据的时候,首先要判断以下这批数据服从什么分布,下面是matlab程序/
function f=p_judge(A,alpha) % 本程序用于判别所给数据源在置信率为0.05时的概率分布形式。A的形式为n×1。
A=A(:);
[mu,sigma]=normfit(A);
p1=normcdf(A,mu,sigma);
[H1,s1]=kstest(A,[A,p1],alpha) n=length(A);
if H1==0
disp('该数据源服从正态分布。')
else
disp('该数据源不服从正态分布。')
end
phat=gamfit(A,alpha);
p2=gamcdf(A,phat(1),phat(2)); [H2,s2]=kstest(A,[A,p2],alpha) if H2==0
disp('该数据源服从γ分布。')
else
disp('该数据源不服从γ分布。')
end
lamda=poissfit(A,alpha); p3=poisscdf(A,lamda);
[H3,s3]=kstest(A,[A,p3],alpha) if H3==0
disp('该数据源服从泊松分布。')
else
disp('该数据源不服从泊松分布。')
end
mu=expfit(A,alpha);
p4=expcdf(A,mu);
[H4,s4]=kstest(A,[A,p4],alpha) if H4==0
disp('该数据源服从指数分布。')
else
disp('该数据源不服从指数分布。')
end
[phat, pci] = raylfit(A, alpha) p5=raylcdf(A,phat);
[H5,s5]=kstest(A,[A,p5],alpha) if H5==0
disp('该数据源服从rayleigh分布。')
else
disp('该数据源不服从rayleigh分布。')
end
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