matlab 卡方拟合优度检验样本是否服从广义极值分布

要进行卡方拟合优度检验以确定样本是否服从广义极值分布（Generalized Extreme Value Distribution, GEV），可以按照以下步骤在MATLAB中实现：

1. 导入GEV分布函数：

% 导入GEV分布函数
addpath('path_to_folder_containing_gevpdf_function');

请将`path_to_folder_containing_gevpdf_function`替换为包含GEV分布函数的文件夹路径，或者确保GEV分布函数被正确添加到MATLAB的搜索路径中。

2. 提取观测数据：

% 假设你有一组观测数据存储在向量data中
data = [1.2, 2.5, 3.1, 4.0, 2.8, 3.5];

3. 估计GEV分布的参数：

% 使用极大似然估计法估计GEV分布的参数
params = gevfit(data);

4. 计算理论概率密度函数（PDF）：

% 计算GEV分布的理论PDF值
x = linspace(min(data), max(data), 100); % 在最小值和最大值之间生成一组等间距的x值
pdf = gevpdf(x, params(1), params(2), params(3)); % 使用估计的参数计算理论PDF值

5. 进行卡方拟合优度检验：

% 使用chi2gof函数进行卡方拟合优度检验
[h, p] = chi2gof(data, 'CDF', {@gevcdf, params(1), params(2), params(3)});

% 输出检验结果
if h == 0
    disp('样本符合广义极值分布');
else
    disp('样本不符合广义极值分布');
end

disp(['p值为: ', num2str(p)]);

在上述代码中，我们首先导入GEV分布函数，然后提取观测数据。接下来，使用极大似然估计法估计GEV分布的参数。然后，使用估计的参数计算GEV分布的理论概率密度函数（PDF）。最后，使用`chi2gof`函数进行卡方拟合优度检验，其中`'CDF', {@gevcdf, params(1), params(2), params(3)}`用于指定用于拟合的累积分布函数（CDF）。

请注意，上述代码假设了观测数据应该服从GEV分布。你可以根据实际情况选择适当的分布进行拟合。另外，请确保正确导入了GEV分布函数，并根据需要调整其他参数。