判断数据是否服从某一分布

 1、原理
   对于不同的分布，有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis)，正态分布、均匀分布、逻辑斯谛分布、指数分布的偏度和峰度都是特定的值，在偏度-峰度图中是特定的点，而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线，贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区域。因此可以通过未知分布的偏度峰度值（在图中是一个观察点），与各种分布的偏度峰度点（线、区域）进行对比，判断未知分布数据大致可能的一个或几个分布。
2、R语言实现
library(fitdistrplus)
x<-c(0.8,11.7,2.8,11.9,6.1,1,
     34.8,3.8,5.2,15.0,10.3,12.3,
     8.2,0.6,1.7,14.5,8.3,28.9,
     3.1,7.3,10.2,8.9,0.1,15.5,
     5.7,0.7,8.3,0.9,40.7,2.9)
descdist(x)

#观察点接近的分布有gamma分布和指数分布
#fitdist对特定分布的服从程度
fitdist(x, "gamma")
fitdist(x, "exp")

Std.Error（标准误）更小。所以数据更服从指数分布。