python - 4 パラメーター累積ワイブル フィット

Question

次のタイプの 4 パラメーター累積ワイブル フィットに最適なフィットを見つけようとしています。

f(x) = A*(1-exp(-((x-xo)/W)^s)

次のように scipy.optimize で curve_fit を使用します。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
from scipy.optimize import curve_fit

def weib(x, *p):
    XSsat, Lo, W, s = p
    return XSsat*(1-np.exp(-((x-Lo)/W)**s))

x_data = [10.1, 11.7, 14.3, 20.2, 32.1, 37.1, 45.5, 64.2]
y_data = [2.96e-6, 2.58e-5, 1.72e-4, 1.18e-3, 2.27e-2, 3.26e-2, 3.98e-2,   4.67e-2]
p0 = [5e-2, 0, 35, 3]
coeff, pcov = curve_fit(weib, x_data, y_data, p0=p0)

ただし、出力として得られるものは次のとおりです。

print coeff
[ nan  nan  nan  nan]

問題は、関数が x に対して定義されていないという事実に関連しているようです

何か案は？