matlab对一些数值进行weibull分布判断的程序

以下是一个示例程序，用于在Matlab中进行Weibull分布的参数估计和假设检验。

%设定数据
data = [6.8,9.4,11.3,11.4,12.4,13.1,14.0,14.2,16.2,16.7,18.0,19.2,21.8,22.7,25.3,26.3,42.8];

% Weibull分布的概率密度函数
% H0: 数据服从Weibull分布
% H1: 数据不服从Weibull分布
pdf_weibull = @(x,a,b) (a/b)*(x/b).^(a-1).*exp(-(x/b).^a);

% 极大似然估计
[mle_params, ~] = fminsearch(@(params) sum(log(pdf_weibull(data, params(1), params(2)))), [2, 10]);

% 正态性检验
[h, p] = kstest((data-mean(data))/std(data));

% 绘制估计的Weibull分布概率密度函数和数据的直方图
x = linspace(0, max(data)*1.2, 1000);
pdf = pdf_weibull(x, mle_params(1), mle_params(2));
histogram(data, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
plot(x, pdf);
hold off;
xlabel('Value');
ylabel('Density');

% 显示结果
disp(['MLE estimates: a=',num2str(mle_params(1)),' b=',num2str(mle_params(2))]);
disp(['KS test: h=',num2str(h),' p=',num2str(p)]);

% 假设检验
if h == 0
disp('Data follows Weibull distribution');
else
disp('Data does not follow Weibull distribution');
end

这里，我们首先将数据存储在一个向量中，并定义了Weibull分布的概率密度函数。然后，我们使用极大似然估计来估算Weibull分布的参数。接下来，我们对数据进行正态性检验，并使用直方图和估计的Weibull分布概率密度函数对数据进行可视化比较。最后，我们根据KS检验的结果来做出假设检验的判断。