拟合瑞利分布的matlab代码

以下是在MATLAB中拟合瑞利分布的代码示例：

% 假设你已经有了数据向量x
% 则可以先计算平均值和标准差
mu = mean(x);
sigma = std(x);

% 使用最大似然估计方法计算瑞利分布的参数
s = sigma / sqrt(pi/2);
y = x(x >= 0);
s = fzero(@(s) (sum(y.^2)-length(y)*s^2)/(2*s^2) + log(s/sigma/sqrt(pi/2))+1, s);
alpha = sigma^2 / s^2;

% 计算瑞利分布的理论分布函数
x_range = 0:0.1:max(x);
pdf = x_range ./ alpha .* exp(-(x_range.^2) ./ (2 * alpha));
cdf = 1 - exp(-(x_range.^2) ./ (2 * alpha));

% 绘制CDF和EDF的图形进行比较
[f, xi] = ksdensity(x);
cdf_empirical = cumsum(f) * (xi(2)-xi(1));
plot(x_range, cdf, 'r', xi, cdf_empirical, 'b--');
legend('理论CDF', '经验CDF');

% 输出参数估计结果
fprintf('尺度参数s=%g, 形状参数alpha=%g\n', s, alpha);

需要注意的是，这里使用了最大似然估计方法来计算瑞利分布的参数，使用了fzero函数来求解方程，使用ksdensity函数来计算经验分布函数。该代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行修改。