Сгенерируйте векторный r, содержащий 50 случайных чисел от распределения Weibull с масштабным коэффициентом 1.2 и параметр формы 1.5.

rng('default')  % For reproducibility
r = wblrnd(1.2,1.5,50,1);

Создайте график вероятности Weibull визуально определить, прибывают ли данные из распределения Weibull.

wblplot(r)

График показывает, что данные, вероятно, прибывают из распределения Weibull.

Сгенерируйте два набора выборочных данных, один от распределения Weibull и другого от логарифмически нормального распределения. Выполните тест Lilliefors, чтобы оценить, является ли каждый набор данных от распределения Weibull. Подтвердите тестовое решение путем выполнения визуального сравнения с помощью графика вероятности Weibull (wblplot).

Сгенерируйте выборки от распределения Weibull.

rng('default')
data1 = wblrnd(0.5,2,[500,1]);

Выполните тест Lilliefors при помощи lillietest. К тестовым данным для распределения Weibull протестируйте, если логарифм данных имеет распределение экстремума.

h1 = lillietest(log(data1),'Distribution','extreme value')

h1 = 0

Возвращенное значение h1 = 0 указывает, что lillietest не удается отклонить нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию. Подтвердите тестовое решение с помощью графика вероятности Weibull.

wblplot(data1)

График показывает, что данные следуют за распределением Weibull.

Сгенерируйте выборки от логарифмически нормального распределения.

data2 =lognrnd(5,2,[500,1]);

Выполните тест Lilliefors.

h2 = lillietest(log(data2),'Distribution','extreme value')

h2 = 1

Возвращенное значение h2 = 1 указывает, что lillietest отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию. Подтвердите тестовое решение с помощью графика вероятности Weibull.

wblplot(data2)

График показывает, что данные не следуют за распределением Weibull.