我是靠谱客的博主 强健发夹,最近开发中收集的这篇文章主要介绍matlab三角定位分析程序,Matlab chi2gof 分布分析程序求教,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

我想使用chi2gof命令来分析一组大样本数据的分布情况,程序如下:function f=p_chi2gof(x,alpha)

% 本程序用于判别所给数据源的概率分布情况。

h1 = chi2gof(x,'cdf',@(z)normcdf(z,mean(x),std(x)),'nparams',2);

if h1==0

h1

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

lamda=poissfit(x,alpha);

h2 = chi2gof(x,'cdf',@(z)poisscdf(z,lamda),'nparams',1);

h2;

if h2==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

[ahat,bhat]=unifit(x,alpha);

h3= chi2gof(x,'cdf',@(z)unifcdf(z,ahat,bhat),'nparams',2);

if h3==0

disp('该数据源服从均匀分布。')

else

disp('该数据源不服从均匀分布。')

end

[phat,pci] = raylfit(x,alpha)

h4 = chi2gof(x,'cdf',@(z)raylcdf(z,phat),'nparams',1);

if h4==0

disp('该数据源服从rayleigh分布。')

else

disp('该数据源不服从rayleigh分布。')

end

mu=expfit(x,alpha);

h5= chi2gof(x,'cdf',@(z)gamcdf(z,mu),'nparams',1);

if h5==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=gamfit(x,alpha);

h6= chi2gof(x,'cdf',@(z)gamcdf(z,phat(1),phat(2)),'nparams',2);

if h6==0

disp('该数据源服从γ分布。')

else

disp('该数据源不服从γ分布。')

end

之后,我用各种随机数生成命令分别生成了相应分布类型的随机数数组

norm=normrnd(2,5,[1 1000]);

beta=betarnd(2,6,[1 1000]);

logn=lognrnd(3,6,[1 1000]);

exp=exprnd(10,[1 1000]);

poiss=poissrnd(8,[1 1000]);

rayl=raylrnd(30,[1 1000]);

gam=gamrnd(6,9,[1 1000]);

unif=unifrnd(1,100,[1 1000]);

再利用函数p_chi2gof()来检验这些数组相应的分布形式

出现了几个问题:

检验指数分布随机数据的结果为:该数据源不服从指数分布,该数据源服从γ分布。

检验泊松分布随机数据的结果为:该数据源不服从泊松分布(且不服从任意其他分布)

检验瑞利分布随机数据的结果为:该数据源服从rayleigh分布,该数据源服从γ分布。

会出现这样的问题回事什么原因?我在程序上有哪些不正确的地方吗?

谢谢^_^

最后

以上就是强健发夹为你收集整理的matlab三角定位分析程序,Matlab chi2gof 分布分析程序求教的全部内容,希望文章能够帮你解决matlab三角定位分析程序,Matlab chi2gof 分布分析程序求教所遇到的程序开发问题。

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