weibull

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file.data는와 이블 분포 함수 f(x)=1.0-exp(-lambda*x**n) 다음 다음 이블 분포와 맞는 값 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 있고, 그것은 오류 제공된다 fit f(x) 'data.dat'

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R에서 "sapply"를 한 함수에서 여러 코드와 함께 어떻게 적용 할 수 있습니까?

저는 R 신예입니다. 분할 된 데이터 프레임에 대해 mean 및 sd을 계산하기위한 간단한 sapply 함수 예제가 있습니다. 내 데이터에는 방향으로 30 분의 바람 속도가 포함되어 있습니다. 저는 13 년간 제 연구를 위해 매일와 이블 분포를 알고 싶습니다. 이것이 내 데이터 집합이 시간을 기준으로 분할 된 이유입니다. 내 데이터는 다음과 같습니다이 Ti

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Weibull Censored Data

현재 유닛의 설치 날짜와 실패 날짜에 해당하는 평생 데이터로 작업하고 있습니다. 데이터는 현장 데이터이므로 많은 수의 정지가 있습니다 (아직 실패를 표시하지 않은 단위). Scipy 통계 라이브러리 (데이터를와 이블 곡선에 맞추고 예를 들어 분포 매개 변수를 얻음)를 사용하여이 데이터로 Weibull 분석을하고 싶습니다. 나는 Python과 Scipy에 대

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데이터 세트 그룹 내에서와 이브 밀도 할당

내 데이터 프레임 (df)에와 이블 밀도 값을 사용하여 새 열을 작성하려고합니다. 이 df의 그룹을 고려하여 quantile (w)의 벡터에 밀도를 지정해야합니다. 하위 집합은 변수 "plot"으로 구분됩니다. 각 플롯에는 농도가 시작되어야하는 특정와 이블 매개 변수가 있습니다. 매개 변수는 df_2에 저장됩니다. 재현 예 : set.seed(25) w

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fitdistr을 사용하여 왼쪽 잘림 분포에 대한와 이블 매개 변수를 결정하는 방법은 무엇입니까?

R의 fitdistr 함수 (MLE)를 사용하여 잘려진 분포에 대한 weibull 모양 및 비율 매개 변수를 찾고 싶습니다. data<-c(42.7,18.8,30.0,20.3,32.5,18.8,16.0,42.9,18.8,17.3,21.1,23.4,15.0,16.8,15.2,15.0,14.7,17.3,20.1,18.3,16.0,15.7,21.3, 1

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Winbugs의 간단한 모델이지만 "이 체인에는 초기화되지 않은 변수가 포함되어 있습니다"라는 메시지가 표시됩니다.

간단한 이벤트 데이터가 있고 공변량이 없습니다. 나는 그것에와 이블 분포를 맞추려고했다. 그래서 나는 다음과 같은 코드를 가지고있다. 이니셜을로드 할 때까지 모든 것이 잘 어울립니다. 그것은 "이 체인은 초기화되지 않은 변수를 포함합니다"라고 말합니다. 그러나 나는 이해하지 못한다. Weibull dist에는 2 개의 매개 변수 만 있다고 생각하고 이미 모

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Scipy Weibull CDF 계산

Scipy에서 생존 계산을하고 있는데 올바른 값을 얻을 수 없습니다. 내 코드 : X, A, C = 1000, 150, 5000 발스 exponweib.cdf = (X, A, C, LOC = 0, 배율 = 1) Val은 0.085559356392783004와 같아야하지만 대신 0을 얻습니다. (- (X/C) ** A) I 수익 1 np.exp : (X, A

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감마, 로그 정규 분포 및와 이블의 로그 가능성을 찾는 방법은 무엇입니까?

R에서 감마,와 이블 및 로그 정규 분포가 주어진 데이터의 로그 우도를 찾고 싶습니다. 각각의 분포의 매개 변수를 이미 추정 했으므로 어떻게 진행합니까?

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Node.js를 사용하여 특정 분포에 따라 1에서 100 사이의 임의의 변수를 생성합니다.

Node.js를 사용하여 1에서 100 사이의 난수를 생성하는 방법을 찾고 있습니다. 그러나 표준 선형 전형적인 RAND() 함수와 같은 분포는 Weibull (또는 그와 같은) 분포를 사용하여 긴 꼬리를 줄 수 있고 더 큰 값에 대해 응답의 무게를 더 많이 차지할 수 있습니다. 예를 들어 75에서 100까지의 값이 생성 될 수 있습니다 시간의 80 %는

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Weitull에 맞는 genextreme과 weibull_min

SciPy를 사용하여 weibull fit을 this question에서 재현하려고합니다. import numpy as np from scipy.stats import genextreme import matplotlib.pyplot as plt data=np.array([37.50,46.79,48.30,46.04,43.40,39.25,38.49,49