对一组数据怎么进行分布拟合，求高手知道matlab程序

数学光头

function f=p_judge(A,alpha)
alpha=0.05;
: K3 {0 ?5 F* B( g% 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。
' p8 ^. ]( Z; Q& g' \% L7 xA=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]';
- _3 D. @; A+ U7 A. d3 w5 x) v[mu,sigma]=normfit(A);
3 R3 I- p, V1 f9 sp1=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。')
* d8 F* \9 C2 s9 [9 f( lelse
disp('该数据源不服从正态分布。')
/ ^8 ?  K$ T1 z$ rend
phat=gamfit(A,alpha);
0 M$ m  o' L1 x9 Hp2=gamcdf(A,phat(1),phat(2));
[H2,s2]=kstest(A,[A,p2],alpha)
8 F* w* y$ n; M0 u( k; uif 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
6 v2 R! i+ b+ @, b- Nlamda=poissfit(A,alpha);
p3=poisscdf(A,lamda);
6 T3 O2 t) D+ V" N% f" D& E[H3,s3]=kstest(A,[A,p3],alpha)
if H3==0
disp('该数据源服从泊松分布。')
else
/ }' Q+ \/ |9 N: Jdisp('该数据源不服从泊松分布。')
end
8 j# b. E& k+ imu=expfit(A,alpha);
# k: z0 d& ^7 G" g5 h+ up4=expcdf(A,mu);
8 f  z% K5 P* k2 Z[H4,s4]=kstest(A,[A,p4],alpha)
5 Q2 J+ K6 U( Y# `  Uif H4==0
- H/ G: F; P$ H8 o  t1 pdisp('该数据源服从指数分布。')
else
4 _% E! ?! o) T; z2 n8 Q/ mdisp('该数据源不服从指数分布。')
end
[phat, pci] = raylfit(A, alpha)
p5=raylcdf(A,phat);
- P6 b3 W" \" `; U+ y+ C& }+ d[H5,s5]=kstest(A,[A,p5],alpha)
1 K/ N+ \6 t5 L0 z8 }' Pif H5==0
disp('该数据源服从rayleigh分布。')
# b$ E9 ]- P* n6 G2 P9 ^2 R- T9 Selse
. N* N( G" z/ q) m; k4 Udisp('该数据源不服从rayleigh分布。')
end

小盆子。。。

感觉不是很懂得感觉

一场梦12

有点深奥 ，不错

数学光头

lillianxiong 发表于 2012-8-20 17:16
上面的是什么？

你是说整个么，是代码

lillianxiong

上面的是什么？