我获得一组观测数据，分别进行gamma分布和指数分布的参数估计，得到参数估计值a（gamma分布有两个参数，仅考虑其中一个参数）和b（指数）。

现在要检验这两个估计值是否具有显著差异性，或者说相比指数分布，观测值更符合gamma分布，为此我进行了似然比检验

首先，用似然比检验是否合适？
其次，若可以，那么我作的以下程序是否正确？
我进行检验的时候发现P值总是要么是0，要么是1，即总是两个极端，而没有中间值，例如0.0013等，因此挺怀疑的

[a,b]=gamfit(data1);
[pa,parmci] = expfit(data1);
% returns maximum likelihood estimates (MLEs) for the parameters of gamma distribution and exponential distribution.

[logL,info]=gamlike([a(1),a(2)], data1);
[nlogL, avar] = explike(pa, data1);
% returns the negative of the log-likelihood for the gamma and exponential distribution.
logL1=- logL; logL2=- nlogL;

[H, p, Ratio, CriticalValue] = lratiotest(logL1, logL2,1,0.95);
% Likelihood ratio hypothesis test