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R MASSパッケージの関数を使用fitdistrして、ワイブル2パラメーターの確率密度関数（pdf）を調整しました。

これは私のコードです：

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, 26.072, 28.777, 30.204, 29.677, 29.853, 29.718, 27.860, 28.919, 30.226, 25.937, 30.594, 30.614, 29.106, 15.208, 30.993, 32.075, 31.097, 32.073, 29.600, 29.031, 31.033, 30.412, 30.839, 31.121, 24.802, 29.181, 30.136, 25.464, 28.302, 26.018, 26.263, 25.603, 30.857, 25.693, 31.504, 30.378, 31.403, 28.684, 30.655,  5.933, 31.099, 29.417, 29.444, 19.785, 29.416, 5.682, 28.707, 28.450, 28.961, 26.694, 26.625, 30.568, 28.910, 25.170, 25.816, 25.820)

weib = fitdistr(na.omit(h),densfun=dweibull,start=list(scale=1,shape=5))

hist(h, prob=TRUE, main = "", xlab = "x", ylab = "y", xlim = c(0,40), breaks = seq(0,40,5))
curve(dweibull(x, scale=weib$estimate[1], shape=weib$estimate[2]),from=0, to=40, add=TRUE)

ここで、ワイブル累積分布関数（cdf）を作成し、グラフとしてプロットします。

ここに画像の説明を入力してください、ここで、x> 0、b =スケール、a=形状

上記の式を使用するためにスケールと形状のパラメーターを適用しようとしましhたが、そうではありませんでした。

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これが累積密度関数での突き刺しです。サンプリングポイントの間隔の調整を含めることを忘れないでください（注：1以下の均一な間隔のサンプリングポイントで機能します）。

cdweibull <- function(x, shape, scale, log = FALSE){
  dd <- dweibull(x, shape= shape, scale = scale, log = log)
  dd <- cumsum(dd) * c(0, diff(x))
  return(dd)
}

スケールの違いに関する上記の説明にもかかわらず、次のようにグラフ上にプロットできますdweibull。

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, 26.072, 28.777, 30.204, 
      29.677, 29.853, 29.718, 27.860, 28.919, 30.226, 25.937, 30.594, 
      30.614, 29.106, 15.208, 30.993, 32.075, 31.097, 32.073, 29.600, 
      29.031, 31.033, 30.412, 30.839, 31.121, 24.802, 29.181, 30.136, 
      25.464, 28.302, 26.018, 26.263, 25.603, 30.857, 25.693, 31.504, 
      30.378, 31.403, 28.684, 30.655,  5.933, 31.099, 29.417, 29.444, 
      19.785, 29.416, 5.682, 28.707, 28.450,  28.961, 26.694, 26.625, 
      30.568, 28.910, 25.170, 25.816, 25.820)

weib = fitdistr(na.omit(h),densfun=dweibull,start=list(scale=1,shape=5))

hist(h, prob=TRUE, main = "", xlab = "x", 
     ylab = "y", xlim = c(0,40), breaks = seq(0,40,5), ylim = c(0,1))

curve(cdweibull(x, scale=weib$estimate[1], shape=weib$estimate[2]),
  from=0, to=40, add=TRUE)

ワイブル累積密度オーバーレイを使用したヒストグラム

于 2013-04-18T21:41:14.840 に答える
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これは私のデータでは機能しますが、あなたのデータは異なる場合があります。パッケージのrweibull3関数を使用します。FAdist

>h=rweibull3(1000,2,2,2)

>#this gives some warnings...that I ignore.
>weib = fitdistr(h,densfun=dweibull3,start=list(scale=1,shape=5,thres=0.5))

There were 19 warnings (use warnings() to see them)

注意すべきことは、開始値がフィットの進行方法に影響を与えるということです。したがって、開始値が実際の値に近い場合は、警告が少なくなります。

>curve(dweibull3(   x, 
            scale=weib$estimate[1], 
            shape=weib$estimate[2], 
            thres=weib$estimate[3]),
            add=TRUE)

ここに画像の説明を入力してください

于 2013-03-09T00:09:02.270 に答える