用MATLAB构造皮尔逊3型曲线模型

在MATLAB中构建皮尔逊III型曲线模型通常用于描述特定类型的分布，如洪水流量等过程。这个过程不直接涉及到SOBOL全局敏感性分析，但如果你需要对这类数据进行建模，可以按照以下步骤操作：

1. **收集和准备数据**：首先，确保你有皮尔逊III型曲线适用的数据集，这通常包括一系列的观察值。

2. **数据可视化**：

   % 假设你有一个名为'data'的数据列
   histogram(data, 'Normalization', 'probability')

3. **参数估计**：使用`fitdist`函数尝试皮尔逊III型分布：

   dist = fitdist(data, 'pe3'); % 'pe3'代表皮尔逊III分布

这会返回一个`DistributionFit`对象，其中包含了参数估计。

4. **评估拟合**：

   goodnessOfFit = gofplot(dist, data);

`gofplot`可以帮助你评估模型的拟合质量。

5. **模型验证**：
使用`monteCarlo`函数来模拟新数据并检查其是否符合预期的皮尔逊III型分布：

   simulatedData = simulate(dist, size(data));

比较实际数据和模拟数据以确认模型的有效性。

如果数据不能很好地被皮尔逊III型曲线拟合，你可以考虑使用机器学习模型，如神经网络或回归树，但这超出了原始SOBOL敏感性分析的范畴。在这种情况下，你可能需要在建模和分析之间权衡，因为模型拟合度直接影响到SOBOL结果的准确性[^1]。