我想为我的数据拟合分布。我在r中使用fitdistrplus包来查找分布。我可以比较不同分布的拟合结果的好坏，看看哪一个更适合我的数据，但我不知道如何检查每个分布的拟合优度检验的p值。结果可能表明，在伽马，对数正态和指数之间，指数分布对于安德森宠物测试具有较低的统计数据，但我不知道如何检查这些测试的p值是否不拒绝零假设。 R中是否有内置函数给出p值？ 这是我用作示例的一段代码：
d <- sample(100,50)
library(fitdistrplus)
descdist(d)
fitg <- fitdist(d,"gamma")
fitg2 <- fitdist(d,"exp")
gofstat(list(fitg,fitg2))
此代码生成从0到100的50个随机数，并尝试为这些数据找到最佳拟合模型。如果descdist（d）显示gamma和指数是两个候选者作为最佳拟合模型，fitg和fitg2找到他们的相关模型。最后一行比较Ks和安德森亲爱的统计数据，以显示哪个分布最合适。这些测试的分配值较低是最好的。但是，我不知道如何在比较之前找到fitg和fitg2的p值。如果p值显示这些分布都不适合这些数据，那么就没有必要将它们的拟合优度统计数据与我的知识进行比较。
感谢任何帮助。 感谢