拟合威布尔函数与参数估计
我正在尝试将R中的函数与以下数据相匹配： y
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拟合 3 参数威布尔分布
我一直在用 R 进行一些数据分析，我正在尝试弄清楚如何将我的数据拟合到 3 参数 Weibull 分布.我找到了如何使用 2 参数 Weibull 进行操作，但在找到如何使用 3 参数进行操作时遇到了问题. 以下是我使用 MASS 包中的 fitdistr 函数拟合数据的方法: y x[[6]] 是我的数据的一个子集，y 是我存储拟合结果的地方. 解决方案 首先，您可能需要查看
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使用 Scipy 拟合威布尔分布
我正在尝试重新创建最大似然分布拟合，我已经可以在 Matlab 和 R 中做到这一点，但现在我想使用 scipy.特别是，我想估计我的数据集的威布尔分布参数. 我已经试过了: import scipy.stats as s将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为 pltdef weib(x,n,a):返回 (a/n) * (x/n)**(a - 1) *
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如何绘制survreg生成的生存曲线(R的包生存)?
我正在尝试将 Weibull 模型拟合并绘制到生存数据中.数据只有一个协变量，即队列，运行时间为 2006 年到 2010 年.那么，对于绘制 2010 年队列生存曲线的以下两行代码有什么想法吗? 图书馆(生存)s
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根据现有数据生成随机数据
python 有没有办法根据现有数据的分布生成随机数据? 这是我的数据集的统计参数: 数据计数 209.000000平均 1.280144标准 0.374602最小 0.88000025% 1.06000050% 1.15000075% 1.400000最大 4.140000 因为它不是正态分布，所以用 np.random.normal 是不可能的.有什么想法吗? 谢谢. 编
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加权数据的威布尔分布
我有一些时间来事件数据，我需要为模拟模型的子组生成大约200个形状/比例参数.我已经分析了数据，并且最好遵循魏布尔分布.通常，我会使用fitdistrplus包和 fitdist(x，"weibull")来执行此操作，但是此数据已使用内核匹配进行了匹配，并且我有一个加权值变量，称为 km，因此需要合并权重，据我所知， fitdist 不能做到这一点.使用我的伽马分布式数据而不是使用 fitdist
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结合R中的两个Weibull分布
我正在从事一个项目，该项目涉及合并两个Weibull分布，从而创建双峰曲线.然后，我打算以此为基础进行预测.我已经在网上搜索过，但似乎找不到任何内容，或者R是否具有允许我组合两个Weibulls的功能.下面显示了我用来创建两个Weibull分布的代码，我希望将它们组合在一起以构成一个单一的概率密度函数. curve(dweibull(x，scale = 30.59898985，shape =
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R optim()L-BFGS-B需要'fn'的有限值-Weibull
我尝试使用optim()函数估计三个参数a，b0和b1.但是我总是得到错误: optim中的错误(par = c(1，1，1)，fn = logweibull，方法="L-BFGS-B"，: L-BFGS-B需要有限的'fn' t
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如何在同一图中绘制两条累积分布曲线作为线型
我想在经验累积分布曲线上绘制威布尔分布的累积分布曲线. 我已经尝试过几次了，但是并没有达到我想要的方式.这是命令: x
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在MATLAB中从Weibull分布生成样本
我正在使用命令wblrnd(12.34,1.56)来获取带有这些参数的Weibull分布内的100个不同值. 但是我希望那100个点/值与参数给定的点/值具有相同的分布.不会发生. 我基本上想要得到100个值，这些值给我与以前完全相同的分布. 解决方案 除非您执行的抽奖次数为无限，否则您的分布不能与采样的分布相同. 要给您一个实际的例子，您可以比较绘图的经验分布(即直方图
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如何在R中模拟左截断的Weibull故障时间数据
我想模拟来自Weibull分布的左截断的故障时间数据. 我的目标是通过拟合Weibull回归模型来模拟数据并检索系数(我用于模拟的x1，x2，x3，x4和x5).在这里，xt=runif(N, 30, 80)表示研究的开始，Tm
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威布尔分布中的错误
file.data具有以下值以适合Weibull分布 x y 2.53 0.00 0.70 0.99 0.60 2.45 0.49 5.36 0.40 9.31 0.31 18.53 0.22 30.24 0.11 42.23 在Weibull分布函数f(x)=1.0-exp(-lambda*x**n)之后，出现错误:
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R中的Weibull分布(ExtDist)
使用 ExtDist软件包? 从文档: > 具有未知形状参数的分布的参数估计 示例来自:Rinne(2009)数据集p.338和示例pp.418-419 参数估计值以形状= 99.2079和比例= 2.5957给出. 此数据和Rinne参数估计的对数似然为 -1163.278. data
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数据系列，如何在R中拟合分布?
我对数据系列有一些问题，因为它有一些零值，所以有些分布不适合它.我已经尝试过fitdist和fitdistr函数，但是没有人可以使用.有我的数据: Precp 28 8 0 107 339 231 308 226 302 333 163 92 48 17 101 327 424 338 559 184 238 371 413 261 12 24 103 137 300 446 94 313
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python中Weibull分布的拟合优度检验
我需要测试一些数据，以查看它是否来自 Weibull分布参数未知.在 R 中，我可以使用使用scipy.stats，我可以使用以下参数来拟合参数: scipy.stats.weibull_min.fit(values) 但是，为了将其转换为测试，我认为我需要执行一些蒙特卡洛模拟(例如如何在Python中进行这样的测试? 解决方案 Liliefors测试在 OpenTURNS .为
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从"fitdistr"开始的Weibull累积分布函数如图2所示.命令
我使用了R MASS软件包中的fitdistr函数来调整Weibull 2参数的概率密度函数(pdf). 这是我的代码: require(MASS) h = c(31.194, 31.424, 31.253, 25.349, 24.535, 25.562, 29.486, 25.680, 26.079, 30.556, 30.552, 30.412, 29.344, 26.
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Scipy Weibull CDF计算
我正在Scipy中进行生存率计算，无法获得正确的值. 我的代码: x，a，c = 1000，1.5，5000 vals = exponweib.cdf(x，a，c，loc = 0，scale = 1) Val应该等于0.085559356392783004，但我却改为0. 如果我定义自己的函数，则会得到正确的答案: def weibCumDist(x，a，c): 返回
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从Survreg解释Weibull参数
我正在尝试使用R中survreg估计的参数生成逆Weibull分布.这意味着我想针对给定的概率(在MS Excel中实现的小型仿真模型中为随机数) ，使用我的参数返回预期的故障时间.我理解逆Weibull分布的一般形式为: X=b[-ln(1-rand())]^(1/a) 其中a和b分别是形状和比例参数，X是我想要的失效时间.我的问题是来自survreg的intercept和协变量参数的
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使用curve()绘制Survreg的生存率和危险函数
我有以下survreg模型: Call: survreg(formula = Surv(time = (ev.time), event = ev) ~ age, data = my.data, dist = "weib") Value Std. Error z p (Intercept) 4.0961 0.5566 7.36 1
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在R中使用Weibull的累积分布函数
我必须模拟系统的故障时间，为此，我必须使用Weibull分布，其“危险率降低"且形状为"0.7-0.8".我必须为该函数生成一个包含100个结果的文件，该函数使用从0到1的随机数. 所以我一直在搜索，发现了这个R函数: pweibull(q, shape, scale = 1, lower.tail = T, log.p = F) 还有其他一些(rweibull，qweib
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