Matlab的chi2gof函数检验序列是否服从指数分布代码

下面是一个使用Matlab的`chi2gof`函数进行指数分布拟合的示例代码：

% 生成一个指数分布的随机序列
lambda = 2; % 定义指数分布的参数
seq = exprnd(lambda, 1000, 1); % 生成1000个随机数

% 对序列进行离散化，生成频数直方图
[n, edges] = histcounts(seq, 'Normalization', 'probability');

% 计算期望频数
lambda_hat = 1 / mean(seq); % 用样本均值估计lambda
expected_counts = n * sum(n) * exp(-lambda_hat * edges(1:end-1)) .* diff(edges);

% 进行卡方检验
[h, p, stats] = chi2gof(edges(1:end-1), 'Ctrs', edges(1:end-1), 'Frequency', n, 'Expected', expected_counts, 'NParams', 1)

% 输出检验结果
if h == 0
    disp('序列服从指数分布');
else
    disp('序列不服从指数分布');
end

在这个示例代码中，我们首先生成了一个指数分布的随机序列，然后用`histcounts`函数对序列进行离散化，生成频数直方图。接着，我们根据样本均值估计了指数分布的参数，并计算了每个区间的期望频数。最后，我们使用`chi2gof`函数进行卡方检验，并根据检验结果输出相应的信息。