如何用R检验lognormal weibull的拟合优度？

请教！现有数据如下：1.8822,1.493,0.126090074,3.282203803,0.643502555,2.475752578,143.1318418,1.661476704,1.670090245,8.83689472,12.86439182,0.791353686,0.632544836,9.558944337,4468.800536,4.865622192,132.135034,10.89684588,307.4196367,14.45964029,2.766762945,757.170993,2.363864682（一共23个有效数据；小样本）
已经使用R语言 fitdistr{MASS}进行了数据拟合，其中一项结果如下：

> library(MASS)
> fitdistr(x,densfun = "lognormal")
    meanlog       sdlog   
  1.56441099   0.20922052
(0.04362549) (0.03084788)



一共拟合了五个分布，分别为：正态分布，伽马分布，对数正态分布，指数分布，韦布尔分布（weibull）


问题：
1.标红数字的意义请问是什么？
2.如何利用R语言进行拟合优度检验？（函数fitdist（） 在R3.63版本已不可用）
3.如果可以用SPSS的话，除了K-S 检验 还有什么检验方法吗？（假设大样本，在SPSS中，K-S检验对以上哪几个分布能进行检验？）