matlab 拟合优度检验

在Matlab中，可以使用拟合优度检验来评估一个随机数序列是否符合某个理论分布。常用的拟合优度检验方法包括Kolmogorov-Smirnov检验和Chi-Square检验。

在给定的引用中，分别使用了Kolmogorov-Smirnov检验和Chi-Square检验来验证泊松分布和正态分布的合理性。这些代码使用了klm_test函数来执行拟合优度检验。

对于泊松分布的验证，代码中生成了一个泊松分布的随机数序列x_list，并使用linspace函数生成了一个等差数列array。然后定义了一个理论分布函数F_theory，并调用klm_test函数进行拟合优度检验。

对于正态分布的验证，代码中生成了一个正态分布的随机数序列x_list，并使用linspace函数生成了一个等差数列array。然后定义了一个理论分布函数F_theory，并调用klm_test函数进行拟合优度检验。

在中心极限定理的验证中，代码生成了一个随机数序列x_list，其中每个元素是1000个随机数的均值标准化后的值。同样地，使用linspace函数生成了一个等差数列array，并定义了一个理论分布函数F_theory。然后调用klm_test函数进行拟合优度检验。

综上所述，Matlab中的拟合优度检验可以用于验证随机数序列是否符合某个理论分布。具体的实现方法可以参考上述代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [柯尔莫哥洛夫拟合优度检验函数(Matlab实现)](https://blog.csdn.net/shengzimao/article/details/124905642)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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