拟合3参数Weibull分布
拟合3参数Weibull分布是一种统计学方法，用于根据已知的数据集合计算3参数Weibull分布的参数。3参数Weibull分布是一种连续概率分布，常用于描述寿命或失效时间等具有尖峰特征的数据。
在拟合3参数Weibull分布时，需要使用最大似然估计（MLE）方法来计算参数。具体步骤如下：
- 确定初始参数值：首先需要确定一组初始参数值，这些参数值可以是根据经验或其他方法得到的。
- 优化参数值：通过最大似然估计方法，不断更新参数值，使得似然函数值最大化。
- 收敛判断：当参数值的更新变化小于某个阈值或达到最大迭代次数时，认为参数值已经收敛，停止迭代。
- 计算统计量：根据拟合得到的参数值，计算统计量，如均值、标准差、偏态等。
在拟合3参数Weibull分布时，可以使用软件包如R、MATLAB、Python等进行计算。同时，也可以使用腾讯云的机器学习平台进行拟合和预测。
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我一直在尝试用stats.exponweib.fit来拟合威布尔分布--在Scipy中并没有一个只适用于威布尔的拟合，因此，人们需要利用指数威布尔的拟合，并将第一个形状参数设置为1。然而，当stats.exponweib.fit函数被馈送来自具有已知形状参数的威布尔分布的数据时，拟合返回一组不同的形状参数。显示此行为的一些示例代码如下：
from numpy import random, exp, log
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import csv
# Expoential Weibull PDF
d
浏览 5提问于2016-02-23得票数 4
我在看的源代码。这可以在找到。此函数返回三个拟合参数。例如：
import numpy
numpy.random.seed(4)
from scipy.stats import weibull_min
samples = weibull_min.rvs(0.4, loc=0, scale=1.5, size = 10)
weibull_min.fit(samples)
(0.44243114317044474, 0.01717442938653987, 10.61124981692991)
它似乎通过调用来找到最大的可能性，如下所示：
vals = optimizer(func, x0, a
浏览 0提问于2019-09-15得票数 2
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我试图估计一个三参数威布尔分布(平移参数beta= -0.5)的参数。问题是我必须同时拟合两组数据。使用nlc (请参阅下面的代码)，我能够单独估计每个数据集的分布参数，但不能同时进行。γ类似于共享参数(估计的伽马值在两个nlc估计中都必须是相同的)。
我的数据如下：
x = seq(from =0, to =10, by =1)
y = c(0.1315, 0.2368, 0.2631, 0.1578, 0.1578, 0.0000, 0.0526, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000)
z = c(0.3684, 0.3157, 0.2105, 0.0789, 0
浏览 4提问于2021-04-25得票数 0
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我正在尝试使用矩方法将威布尔分布拟合到我在RStudio中的数据。我不知道需要什么样的命令和包才能适应像威布尔或帕累托这样的发行版。具体地说，我试图估计形状参数k和比例λ。
我使用以下代码生成我的数据：
a <- rweibull(100, 10, 1)
浏览 8提问于2021-03-04得票数 0
我的工作是拟合威布尔分布的一些整数数据和估计相关的形状，规模，位置参数。但是，我注意到scipy.stats库的性能很差。
因此，我选择了不同的方向，并使用下面的代码检查了fit的性能。我首先使用参数shape=3、scale=200、location=1的威布尔分布创建100个数字，然后使用fitter库估计最佳分布适合度。
from fitter import Fitter
import numpy as np
from scipy.stats import weibull_min
# generate numbers
x = weibull_min.rvs(3, scale=200,
浏览 12提问于2020-09-22得票数 0
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我有一些数据需要测试，以确定它是否来自具有未知参数的。在中，我可以使用，但在Python语言中找不到任何东西。
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，为了将其转化为测试，我认为我需要执行一些蒙特卡洛模拟(例如)，我不确定具体该做什么。
如何在Python中进行这样的测试？
浏览 69提问于2019-08-05得票数 4
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我有用于执行极值分析(计算返回水平)的风数据。我使用的R包'evd'，'extRemes‘和'ismev’。
我对GEV、Gumbel和Weibull分布进行拟合，以估计某一时期的回报水平(RL)。
对于GEV和Gumbel情况，我可以使用extRemes::return.level()函数得到RL和置信度区间。
一些代码：
require(ismev)
require(MASS)
data(wind)
x = wind[, 2]
rperiod = 10
fit <- fitdistr(x, 'weibull')
s <- fi
浏览 3提问于2013-03-26得票数 2
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随着时间的推移，我试图拟合一条曲线来模拟来自直接邮件活动的反应。使用R，我就能够使用fitdistr()函数得到一个形状和比例因子。然后，我在weibull()函数中使用形状和比例作为参数。然而，我们的竞选活动通常持续63天(8周)，拟合的威布尔曲线的“长度”过早被切断。有没有办法设置“长度”？
...OR是否有更好的方法来模拟直邮营销活动的反应？
谢谢!
set.seed(5)
install.packages("MASS")
library("MASS")
responses <-c(4,5,1,12,24,16,16,15,5,18,7,12,5,1
浏览 0提问于2015-03-30得票数 2
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绘制风速威布尔分布图
、、、
我有720小时的风速和风向数据，我想拟合威布尔分布。在搜索了一段时间之后，我用Python编写了下面的代码以获得我的发行版，我还将分享我的图像以求澄清。
📷
ws.hist(bins=np.arange(0, ws.max()), alpha=0.5, normed=True)
weibull_params = (sc.stats.exponweib.fit(ws,floc=0,f0=1))
x= ws
def weib(x,lamb,k):
return (k / lamb) * (x / lamb)**(k-1) * np.exp(-(x/lamb)**k)
k_shape, lam
浏览 0提问于2019-06-04得票数 3
我正在建立一个使用协变量模型的Weibull AFT，使用PyMC3和theano.tensor进行生存分析。为了建立我的模型，我一直在阅读PyMC3中与生存分析相关的所有笔记本。但是，我得到以下错误：
*File "C:\Users\71516706\Anaconda3\lib\site-
packages\theano\tensor\basic.py", line 200, in as_tensor_variable
raise AsTensorError("Cannot convert %s to TensorType" % str_x, type(x)
浏览 1提问于2019-07-12得票数 0
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我一直在使用Matlab使用paramhat，paramci = wblfit( data，alpha)将数据拟合为威布尔分布。这给出了威布尔分布的形状和尺度参数，以及每个值的置信区间。 我正在尝试使用Scipy来完成合理的任务，并且可以使用scipy.stats.weibull_min.fit轻松地获得参数，但是我想不出一种方法来获得vlauee上的置信区间。Scipy提供此功能吗？或者我需要自己编写MLE置信区间估计？
浏览 18提问于2019-01-10得票数 2
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我有一些粒度，质量传递的碎石材料的累积数据，我想要拟合威布尔分布使用R，我已经设法使用WEIBULL.DIST()函数使用()函数，使用累积开关设置为真。
然后，我使用excel求解器来派生alpha和beta参数，使用RMSE获得最佳匹配。我想在R.
(见附件的电子表格)
粒子数据和累积质量传递率是以下向量
d.mm <- c(20.001,6.964,4.595,2.297,1.741,1.149,
0.871,0.574,0.287,0.082,0.062,0.020)
m.pct <- c(1.00,0.97,0.78,0.49,0.27,0.20,0.
浏览 1提问于2019-04-16得票数 1
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3参数威布尔分布的拟合
、、、、
我已经在R中做了一些数据分析，我正在试图弄清楚如何将我的数据拟合到3参数威布尔分布。我发现了如何使用2个参数的威布尔来做到这一点，但在找到如何使用3参数来做到这一点上却做得不够。
下面是我如何使用MASS包中的fitdistr函数拟合数据：
y <- fitdistr(x[[6]], 'weibull')
x[[6]]是我的数据子集，y是我存储拟合结果的位置。
浏览 1提问于2012-08-06得票数 9
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我试图用MME方法拟合R中的Weibull分布，并找到估计值。下面是用于拟合R中的weibull分布的代码，从适配包到实数包。
a <- rweibull(100, 10,1)
weibul_mme <- mmedist(a, "weibull", order = 1:2)
但是我得到了下面的错误
Error in mmedist(a, "weibull", order = 1:2) :
the empirical moment function must be defined
如果有人能告诉我我犯了什么错误，或者提供一些同样的阅读材料，那将是
浏览 3提问于2019-12-19得票数 1
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我需要拟合风速数据的极值分布。我用Matlab来做这个。在用户看来，Gumbel和Weibull模型的替代公式可能并不比Matlab在命令中内置的公式更明显: evfit和wblfit。因此，所执行的定义是：
Gumbel (适合极小)
然而，我需要另一个版本的Gumbel来适应这些数据：
Weibull
同样的评论也适用于Matlab中的Weibull模型。在以前的版本中，Matlab在命令weibfit (不再可用)中实现了Weibull的一个版本，该版本后来被wblfit取代。
以前是：
我的问题是:如何将数据与Matlab中的Gumbel和Wei
浏览 3提问于2018-12-11得票数 1
因为我拟合了一个威布尔分布，并且在其他问题中也发现了
使用floc=0的fit与使用loc=0的fit之间存在差异
weibull_params = 1, 2.0755160030790547, 0, 16.273031221223277
data = sp.stats.exponweib.rvs(*weibull_params, size=50000)
data = data.astype(int)
x = linspace(0, 55)
weibull_params1 = sp.stats.weibull_min.fit(data)
weibull_params2 = sp.stats.
浏览 8提问于2017-12-08得票数 2
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我想知道为什么预置函数dweibull.pdf的威布尔pdf的值或多或少是它们应有的一半。
我做了个测试。对于同样的x，我为A=10和K=2创建了两次weibull pdf，一个是通过自己编写，另一个是使用预先构建的dweibull函数。
import numpy as np
from scipy.stats import exponweib,dweibull
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.figure import Figure
K=2.0
A=10.0
x=np.arange(0.,20.,1)
#own function
浏览 3提问于2016-06-30得票数 0
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我的目标是使数据适合于任何有积极支持的发行版。(weibull(2p)，γ(2p)，pareto(2p)，对数正态分布(2p)，指数(1P))。第一次尝试，我使用proc univariate.This是我的代码。
proc univariate data=fit plot outtable=table;
var week1;
histogram / exp gamma lognormal weibull pareto;
inset n mean(5.3) std='Standar Deviasi'(5.3)
/ pos = ne he
浏览 2提问于2015-03-11得票数 3
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用枕木拟合给定直方图的分布
、、、、
我希望将使用scipy (在我的例子中，使用weibull_min)的发行版与我的数据相匹配。考虑到直方图，而不是数据点，是否有可能做到这一点？在我的例子中，因为直方图有大小为1的整数箱，所以我知道我可以用以下方式推断数据：
import numpy as np
orig_hist = np.array([10, 5, 3, 2, 1])
ext_data = reduce(lambda x,y: x+y, [[i]*x for i, x in enumerate(orig_hist)])
在这种情况下，ext_data将保存以下内容：
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
浏览 11提问于2015-11-17得票数 2
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我正在尝试创建一个Q-Q图，以测试我的数据是否可以使用下面的命令用Weibull发行版建模。
qqplot(x,'weibull')
中使用数据
x =c(3.367, 0.769,0.8,1,1.2)
我不断地被错误所困扰
"In xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : NAs introduced by coercion"
却找不出原因。这是否意味着我不能将威布尔分布与我的数据相匹配？如果有人能帮我指出为什么这不起作用的话，我将非常感激。
浏览 5提问于2015-12-08得票数 3
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我试着用一个威布尔模型来拟合和绘制一个生存数据。这些数据只有一个协变量，队列，从2006年到2010年。那么，有什么想法可以添加到下面的两行代码中，以绘制2010年队列的生存曲线？
library(survival)
s <- Surv(subSetCdm$dur,subSetCdm$event)
sWei <- survreg(s ~ cohort,dist='weibull',data=subSetCdm)
用Cox PH模型实现同样的效果相当简单，只需以下几行代码。问题是survfit()不接受survreg类型的对象。
sCox <- coxph(s
浏览 4提问于2012-02-06得票数 34
我想在单个图中比较不同分布与我的数据的拟合程度。fitdistrplus包中的qqcomp函数几乎完成了我想要做的事情。然而，我唯一的问题是，它主要是使用基本R图编写的，而我所有的其他图都是用ggplot2编写的。我基本上只想自定义qqcomp图，使其看起来像是在ggplot2中创建的。 从文档(https://www.rdocumentation.org/packages/fitdistrplus/versions/1.0-14/topics/graphcomp)中我了解到，通过设置plotstyle="ggplot"，这是完全可能的。然而，如果我这样做，绘图上没有显示任何
浏览 47提问于2019-12-30得票数 3
对于可靠性分析，我是新手，发现python中的Weibull包对我的分析很有用。尽我最大的努力去理解威布尔软件包中使用的公式。
业务问题:使用Failure_Time和Failure_Type的引擎部件很少，在过滤出基于Failure_type的Failure_Times后，对不同的部分进行了威布尔分析。我的Python代码。
import weibull
analysis = weibull.Analysis(Part_Time, unit='hour')
以下是基于滤波数据的8β和相应的特征寿命η值。
我有三个问题。Q1)我需要了解哪些组合可以考虑进一步分析，以及为什么？
浏览 1提问于2020-05-23得票数 1
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1回答
我发现scipy的weibull_min pdf函数既不直观，也很难使用。我想用scale=30和shape=2.5生成一个威布尔PDF。这就是我们应该看到的样子：
到目前为止，我尝试过的是：
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import weibull_max, uniform
import numpy as np
aoas = np.linspace(0, 8, 1000)
speeds = np.linspace(1, 80, 1000)
plt.fill_between(speeds, speeds * 0, w
浏览 0提问于2018-11-24得票数 1
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我正在尝试使用mixtox软件包进行招手曲线拟合。为了获得起始值，我使用了tuneFit()函数。然而，我得到了下面提到的错误消息。我还尝试直接使用我能想到的初始值进行拟合，但也得到了错误消息。有什么办法解决这个问题吗？
library(mixtox)
via_data$Concentration <- c(0.1974457, 0.3980034, 0.7921297, 1.5754719,
3.1546263, 6.2702489, 12.6250182, 25.2772970,
浏览 0提问于2017-02-27得票数 0
1回答
通过使用Matlab wblrnd和wblfit函数以及Python scipy.stats.weibull_min.fit函数对Weibull分布进行拟合，我发现Matlab的性能比Python高近2个数量级。我正在寻找一些帮助，以提高Python代码的性能。
问题：
在将Matlab代码转换为Python时，我遇到了以下代码：
weibull_parameters = zeros(10000, 2)
for i = 1:10000
data = sort(wblrnd(alpha, beta, 1, 24))
[weibull_parameters(i, :), ~] =
浏览 3提问于2021-08-13得票数 0
3回答
R中给定频率值的拟合分布
、、、、
我有频率值随时间变化(x轴单位)，如下图所示。经过一些规范化之后，这些值可能被看作是某些分布的密度函数的数据点。
Q:假设这些频率点来自威布尔分布T，那么I如何才能将最佳的威布尔密度函数拟合到点，从而推断出分布的T参数？
sample <- c(7787,3056,2359,1759,1819,1189,1077,1080,985,622,648,518,
611,1037,727,489,432,371,1125,69,595,624)
plot(1:length(sample), sample, type = "l")
points(1:le
浏览 1提问于2015-03-14得票数 10
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1回答
我在做一个关于R中的极值理论的项目，我不得不为三个分布的参数编写我自己的最大似然估计。
极值分布的mle没有解析解，必须用数值近似。Gumbel的情况很简单，因为我可以自己得到一个参数，并利用结果对另一个参数进行数值优化。
对于Fréchet和Weibull情况，您必须同时优化多个参数。我试图在R中使用optim()函数，但是得到了非常奇怪的结果。我不确定这是我的代码中的问题，是我对optim()的理解上的问题，还是理论本身的问题(或者3的某种组合)。
总之，这是我的密码：
library(evd) #using this for frechet random variables
#gene
浏览 12提问于2022-05-27得票数 0
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我有一个包含变量和两个因素的数据
test <- data.frame(variable = rnorm(100,10,5),
factor_1 = as.factor( rep(1:2,50)),
factor_2 = as.factor( rep(1:5,20)))
test <- test[test$variable>0,]
我将威布尔发行版与 子集相匹配，并收集以下拟合参数：
DF <- split(test, list(test$factor_1, test$factor_2), d
浏览 0提问于2019-02-20得票数 2
我正在使用R中的JAGS将威布尔模型拟合到离散值。我可以将威布尔模型拟合到连续数据，但当我切换到离散值时，我会遇到麻烦。
以下是一些数据，以及在JAGS中拟合威布尔模型的代码：
#draw data from a weibull distribution
y <- rweibull(200, shape = 1, scale = 0.9)
#y <- round(y)
#load jags, specify a jags model.
library(runjags)
j.model ="
model{
for (i in 1:N){
y[i] ~ dweib(shap
浏览 5提问于2017-08-26得票数 1
1回答
威布尔分布
、、
我需要使用jquery计算weibull分布。我所用的公式如下：
如果我的X过程遵循Weibull分布，其中参数为α、β和γ，那么得到小于或等于特定值x的结果的概率是多少？“α、β、γ和x的值都是函数的输入，输出是概率。
我需要一些澄清如何计算这三个参数(阿尔法，贝塔和伽马)。是否有计算这些参数的具体公式？我搜了很多遍，但还是不知道。
有jquery插件吗？
浏览 1提问于2013-08-02得票数 0
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分布用于电池状态的电荷分配。你能帮我把它弄歪吗？谢谢!
def create_soc_distribution(self) -> np.array:
multiplier = 25
np.random.seed(4)
socs = np.zeros((1000, 1))
for i in range(socs.shape[0]):
for j in range(socs.shape[1]):
socs[i,j] = round(5 + np.rand
浏览 12提问于2022-08-05得票数 0
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1回答
我有一个生存对象(S)，我正在使用survreg函数和R中的威布尔分布对其进行威布尔拟合。
S = Surv(data$ValueX, data$ValueY)
W = Survreg(S ~ 1, data=data, dist="weibull")
我如何提取威布尔拟合的R平方值，它本质上是一条线性直线？或者，是否有计算相关系数值Rho的函数？
基本上，我想计算拟合的优度。
浏览 6提问于2018-07-03得票数 0
我有一个项目，让我的班级实现15个发行版。一切都很好，但我不知道两个分布，F和统一。
所以，对于我的F分布，当我使用DF函数时，我得到了一个错误，它说我有未使用的参数，现在我不知道为什么。(查看了谷歌如何使用它，但它不起作用)。
对于均匀分布，对于第一个图，我需要ylim是有限的，这是我所做的，但是同样，我想知道为什么它不能工作。对于概率计算，我为什么会有这个错误，在来到这里之前，在google上检查一下。
这是F函数的错误
这是统一函数的错误。
下面是我使用的代码：
ui<-fluidPage(
fluidRow(
column(2,
selectInput("
浏览 15提问于2022-01-27得票数 0
1回答
如何利用威布尔函数在给定的范围内生成随机数？我知道有一个weibull_min.rvs(k, loc=0, scale=lam, size=n, random_state=5)函数，它在给定形状和尺度参数时生成n点数，但我希望它在固定的范围内生成随机数，而不是所有的值。
注意:范围可能是一组整数，如2到3之间的整数，然后在它们之间生成服从Weibull分布的随机数。
浏览 13提问于2022-02-23得票数 0
1回答
我有一个基于N ()轴向力的连接力数据集。
先前的一些分析(由另一方)进行，并对其进行了威布尔分布，然后预测记录60 N或更高的力的机会约为1.2%。
我不得不说，盯着数据看，这在我看来不太可能，但我对这个特定的分布一无所知。
到目前为止，我能够拟合这条曲线：
force<-read.csv(file="forcestats.csv",header = T)
library(MASS)
fitdistr(force$F, 'weibull')
hist(force$F)
我在试着理解
威布尔发行版真的最适合这些数据吗？
如何使用R进行同样的预测(如
浏览 0提问于2014-09-17得票数 1
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8回答
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，我想要估计我的数据集的威布尔分布参数。
我已经尝试过了：
import scipy.stats as s
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def weib(x,n,a):
return (a / n) * (x / n)**(a - 1) * np.exp(-(x / n)**a)
data = np.loadtxt("stack_data.csv")
(loc, scale) = s
浏览 5提问于2013-07-05得票数 46
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2回答
GEV分布()有3个参数：
μ∈R-定位，
σ>0级
ξ∈R形
但是，C++ 11库只支持只支持2个参数的extreme_value_distribution：
因此，该实现缺乏形状参数(ξ)。在具有GEV分布的C++中是否有生成随机数的方法？
编辑:维基百科建议，GEV可以由EV、Weibull和Frechet构建。因此，它似乎可以通过在C++中使用EV和Weibull实现来构造。
浏览 11提问于2015-02-26得票数 0
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我是R的新手，我发现使用boot函数生成参数化的bootstrap示例有点困难。我已经计算了威布尔分布的mle参数，现在我需要生成500个重复。
到目前为止，我已经这样做了。
#givenData is of this form---> int [1:2546] 69 49 40 33 33 .....
library("boot")
library("MASS")
library("fitdistrplus")
library("actuar")
statFunc = function(d, i)
{
d2 =
浏览 0提问于2015-10-07得票数 1
我正在尝试使用以下代码从逆伽马分布中采样，修改我在网上找到的一些代码。我不是C++编码方面的专家，所以我需要你的一些解释和帮助。
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <random>
#include "boost/random.hpp"
#include "boost/generator_iterator.hpp"
#include <boost/math/distributions.hpp>
using namespace std;
int mai
浏览 5提问于2015-12-12得票数 0
这是回答的问题的更简单的变体。
# Create simple Weibull survival fit using library(survival)
surmo<-survreg( Surv(validtimes, status)~1, dist="weibull")
# Getting Kaplan-Meier
fKM<-survfit( Surv(validtimes, status)~1)
# Plot Kaplan-Meier
plot(fKM,xlab="Time,Days",conf.int=TRUE,mark.tim
浏览 0提问于2019-03-04得票数 1
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Python中的加权随机生成
、、、、
我想要生成一个150 k的加权随机分布，其中分布中的权重由Python中的F(v) (见Weibull分布的附图)给出。因此，根据这个方程，代码应该生成150 k值，范围从0到30 (即v)。而这150 k值可以是范围内的任何实数，而不仅仅是整数，当这个函数在这个范围内达到峰值时，位于中下区域的数的概率就会更高。注: m，c，k是常数，v是唯一需要150 k值的变量。
浏览 9提问于2022-02-22得票数 0
1回答
当您采样的数据的精度远远高于实际情况时，天真的模式实现是无用的(每个示例很可能是唯一的)。例如，在联网的机器上取样往返时间。CPU时钟的潜在精度相当高。如果你只关心精度下降到1ms左右，并且你在从Pmax到Pmin的范围内取样，那么有什么可靠的方法来测量其中“最常见的”ping呢？
浏览 1提问于2014-07-14得票数 0
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通过使用以下代码对时间和性别数据进行分组，我估计了一组分布情况：
df.weibull <- tapply(df$attribute, list(time=df$time, gender=df$gender), fitdist, "weibull")
我想绘制这些分布随时间变化的比例参数，并为每个性别分别画一行。我知道我可以通过以下方式访问单个比例参数：
df.weibull[1,"M"][[1]]$estimate["scale"]
但我不知道如何一次直接访问所有的缩放参数。访问所有参数或如何编写原始函数以返回更可访问的数据结构的解决方案
浏览 0提问于2017-05-23得票数 0
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我调查了的问题，发现提交的答案是使用Kolmogorov测试找到最佳匹配分布。我还发现，有一个安德森-达林测试，也是用来获得最佳拟合分布。所以，我有几个问题：
问题1:
如果我有数据并通过NumPy直方图传递，我应该使用哪些参数，以及应该将什么输出输入到发行版中？
def get_hist(data, data_size):
#### General code:
bins_formulas = ['auto', 'fd', 'scott', 'rice', 'sturges', 'doane', &
浏览 3提问于2020-04-30得票数 0
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将数据点拟合到累积分布
、、、、
我正在尝试将gamma分布拟合到我的数据点，我可以使用下面的代码来实现这一点。
import scipy.stats as ss
import numpy as np
dataPoints = np.arange(0,1000,0.2)
fit_alpha,fit_loc,fit_beta = ss.rv_continuous.fit(ss.gamma, dataPoints, floc=0)
我想使用许多这样的小伽马分布来重建一个更大的分布(更大的分布与这个问题无关，只是为了证明我为什么要拟合cdf而不是pdf)。
为了实现这一点，我想要将累积分布(而不是pdf )拟合到较小的分布数据。-M
浏览 32提问于2013-09-17得票数 24
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为了用一个分布来拟合实数(x)的数据集，我们可以使用如下或分布的MASS：
fitdistr(x, "gamma")
或
fitdistr(x2, "t")
如果我认为我的数据集应该通过伽马分布和t分布的总和来拟合，那该怎么办？
P(X) = Gamma(x) + t(x)
我可以在R中使用最大似然拟合来拟合概率分布的混合参数吗？
浏览 4提问于2011-06-27得票数 5
我希望找到威布尔形状和尺度参数的分布，左截断使用R的拟合函数(MLE)。使用树木直径数据样本(最小为2.8)：
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,
19.1,17.3,17.0,17.3,17.5,21.6,15.7,12.7,13.2,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,2.8,2.8,2.8,2.8,2.8,
浏览 3提问于2015-01-23得票数 3
1回答
威布尔分布拟合数据
、、、
我有一组整数值，我想将它们设置为Weibull分布，并得到最佳的拟合参数。然后，利用最优拟合参数，将数据直方图与Weibull分布的pdf相结合。这是我使用的代码。
from jtlHandler import *
import warnings
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as st
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
def get_pdf(latencies):
浏览 1提问于2018-08-06得票数 1
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我正在使用MATLAB对我的数据进行beta分布拟合。 为此，有几个选项，如fitdist，它提供了一组a和b，并且可以使用betastat或简单的mean和std命令访问统计数据(平均值和std)。 但是，如果我希望我的分布具有给定的均值，并且只有std是未知的，我该怎么办呢？ 这里有一个例子。我有一个可变bin大小的半直方图，定义了中心比率及其概率，如下所示： central_ratios = [.005 .1 .4 .8 1];
probabilities = [.5 .3 .1 .08 .02];
vul = sum(central_ratios.*probabiliti
浏览 52提问于2019-05-07得票数 1
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