matlab 正态分布、γ分布、泊松分布、泊松分布、指数分布、rayleigh分布的检验

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1）函数代码

function p_judge(A,alpha)
[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

 

2）调用举例

clc;clear;
data=xlsread('附件1.xls','24小时','B2：G239');%输入数据
A=data(:,6);
alpha=0.05;
p_judge(A,alpha);%判断数据服从什么分布