java 使用K-S检验来检验数据是否符合指定的分布,并返回最佳拟合的分布名称和参数 提供下完整代码

下面是使用Apache Commons Math库实现K-S检验的Java代码示例：

import org.apache.commons.math3.distribution.ContinuousDistribution;
import org.apache.commons.math3.distribution.DistributionFactory;
import org.apache.commons.math3.stat.inference.KolmogorovSmirnovTest;

public class KSTest {

    public static void main(String[] args) {
        double[] data = {1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.1};

        DistributionFactory factory = new DistributionFactory();
        KolmogorovSmirnovTest test = new KolmogorovSmirnovTest();
        double[] statistic = new double[factory.getNumberOfDistributions()];
        ContinuousDistribution[] distributions = new ContinuousDistribution[factory.getNumberOfDistributions()];
        String[] distributionNames = new String[factory.getNumberOfDistributions()];

        for (int i = 0; i < factory.getNumberOfDistributions(); i++) {
            distributions[i] = factory.createContinuousDistribution(factory.getDistributionName(i));
            statistic[i] = test.kolmogorovSmirnovStatistic(distributions[i], data);
            distributionNames[i] = factory.getDistributionName(i);
        }

        int bestDistributionIndex = findBestDistribution(statistic);
        String bestDistributionName = distributionNames[bestDistributionIndex];
        double[] bestDistributionParameters = distributions[bestDistributionIndex].getParameters();

        System.out.println("Best distribution is " + bestDistributionName);
        System.out.print("with parameters: ");
        for (double parameter : bestDistributionParameters) {
            System.out.print(parameter + " ");
        }
    }

    private static int findBestDistribution(double[] statistic) {
        int bestIndex = 0;
        double bestValue = statistic[0];

        for (int i = 1; i < statistic.length; i++) {
            if (statistic[i] < bestValue) {
                bestIndex = i;
                bestValue = statistic[i];
            }
        }

        return bestIndex;
    }

}

该示例中，我们首先使用一个包含一些实数值的数组`data`，用于检验数据是否符合指定的分布。然后，我们使用`DistributionFactory`类创建所有可用的连续分布，并使用`KolmogorovSmirnovTest`类计算每个分布与数据的K-S统计量。最后，我们找到具有最低K-S统计量的分布，输出其名称和参数。

需要注意的是，K-S检验的结果取决于样本大小和置信水平，因此应该根据具体情况选择适当的置信水平和样本大小。同时，一些分布可能需要额外的参数来指定其形状，因此需要检查每个分布的参数并根据需要调整代码。