使用Kolmogorov-Smirnov（KS）测试。对于α=0.05的显著性水平，可以使用Matlab命令kstest（…）计算适当的阈值来进行检查。

是的，您可以使用Kolmogorov-Smirnov（KS）测试来检验数据是否符合特定的分布。在Matlab中，可以使用kstest函数来执行此操作。该函数采用两个参数：数据向量和所需分布的字符串。例如，如果您要检查数据是否符合正态分布，则可以使用以下语法：

[h,p,ksstat] = kstest(data, 'norm');

其中，data是输入的数据向量，'norm'是所需的分布类型（此处为正态分布）。函数返回三个值：h表示拒绝原假设的结果（即，数据不符合指定分布），p是p值，ksstat是KS统计量值。如果p值小于显著性水平α，则可以拒绝原假设，即数据不符合所需分布。

需要注意的是，KS测试对于大型样本具有较高的功效，而对于小型样本可能不太有效。此外，KS测试也不是用于选择最佳分布或拟合数据的唯一方法。