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2024年3月8日发(作者：java字符串下标索引)
% 里面有字符串不对。
% 建立函数
disp('该数据源服从正态分布。')等，中需要将里面的“”去掉。
建立m文件后查看一下里面的字符是否正确。
继续追问： 代码正确了怎么检验我的数据？是把数据定义为A，然后再调用这个代码的m文件吗？
补充回答： 输入数据A和alpha，然后查看command窗口的提示语句。
继续追问：
??? Input argument "A" is undefined.
Error in ==> p_judge at 4
[mu,sigma]=normfit(A);
这是我按你说的修改后的提示错误，怎么修改呀？谢谢
补充回答： 可否贴一下你的调用语句？
继续追问：
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。
[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
这个就是我建立的m文件
补充回答： 嗯，然后你输入的数据和调用语句呢？
继续追问： 我不会调用呀！我这有组数据
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帮我试试，谢谢
补充回答： 代码
% By lyqmath
function main()
clc;
A = [21
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20];
p_judge(A, 0.1);
% 建立函数
function 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。
%% 正态分布判断
[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
%% γ分布判断
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
%% 泊松分布判断
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
%% 指数分布判断
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
%% rayleigh分布判断
[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
结果
该数据源服从正态分布。
该数据源服从γ分布。
该数据源服从泊松分布。
该数据源不服从指数分布。
该数据源不服从rayleigh分布。
matlab中：
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。
[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
主要是kstest的用法
版权声明：本文标题：MATLAB分布检验程序 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.roclinux.cn/b/1709850094a548096.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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