首先可以利用fitdistr函数求得weibull分布的形状参数和尺寸参数，假设数据为x:
library(MASS) #fitdistr需要利用MASS包fitdistr(x, densfun = "weibull",lower=0)
得到形状参数shape与尺度参数scale
然后利用ks.test进行检验：
ks.test(jitter(x),"pweibull",shape,scale)上边的jitter用来做小扰动，因为如果x中有重复数据的话ks.test会报错，如果x中没有重复数据则不需要jitter。shape是得到的形状参数，scale是得到的尺度参数。
ks.test得到两个结果，一个是D,越小越好，一个是p-value，这个值要大于0.05
weibull分布的参数：x <- rweibull(1000,2,scale = 8)
hist(x,probability=TRUE,col=gray(.9),main="weibull distribution")
curve(dweibull(x,2,8),add=T)
Origin8.0以及更高的版本自带BET拟合的公式。你只需要将单组数据做图之后【注意，一定是单组数据，Origin无法对多组数据同时拟合，只能一组一组来拟合】，点击Origin菜单栏上的 Analysis——>Fitting ——>Nonlinear Curve Fit ——>Open Dialog
在弹出的对话框中，在 Category选项中选择 Rational，在Function选项中选择 BET，然后点Fit 就可以了
