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;
% 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=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]';
[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
% m3 F2 P( X' F+ W# ~3 Fdisp('该数据源不服从正态分布。')
end
phat=gamfit(A,alpha);
6 ^4 h  A2 D( x# @) }, ^; T: ]: Fp2=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
& D: H7 `% [2 z% k/ M! ?0 ldisp('该数据源不服从γ分布。')
end
lamda=poissfit(A,alpha);
% _, c5 c* W: B( O5 c+ E: O$ h" }p3=poisscdf(A,lamda);
5 T3 }7 o& A6 M  \" S[H3,s3]=kstest(A,[A,p3],alpha)
& H/ c8 k& Z- v4 b6 H. D/ ~2 zif H3==0
disp('该数据源服从泊松分布。')
8 F6 o+ z. l! u, G$ O& telse
disp('该数据源不服从泊松分布。')
end
3 r, Q& x4 ~0 ]; T7 wmu=expfit(A,alpha);
, _) ?! X. m) y# Wp4=expcdf(A,mu);
) s7 x! z* L" J$ b6 j. h1 A  q) E[H4,s4]=kstest(A,[A,p4],alpha)
1 g# [1 P7 e7 |& F6 Vif H4==0
disp('该数据源服从指数分布。')
1 q1 t( I/ ]2 z! c- Oelse
disp('该数据源不服从指数分布。')
end
! q6 `0 n* _* U4 P[phat, pci] = raylfit(A, alpha)
p5=raylcdf(A,phat);
[H5,s5]=kstest(A,[A,p5],alpha)
+ w" w+ ~% q2 c. a- `1 G' ]if H5==0
disp('该数据源服从rayleigh分布。')
3 c' O7 \. w1 U% m3 o( Y% p$ nelse
disp('该数据源不服从rayleigh分布。')
end

lillianxiong

上面的是什么？

数学光头

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

- L5 k2 f9 F0 S2 c/ B你是说整个么，是代码

一场梦12

有点深奥 ，不错

小盆子。。。

感觉不是很懂得感觉