問題タブ [weibull]

データセットの形状と規模を推定しようとしています。
2つの異なる方法を使用しましたが、どちらの場合もエラーメッセージが表示されました。

surveyまず、パッケージを使って少しずつ試してみました。

エラーメッセージが表示されました：

この分布の無効な生存時間

次に、fitdistr()関数を使用してみました。

エラーメッセージが表示されました：

optim（x = c（2.2、2.1,1.9 ....：
'vmmin'の初期値が有限ではありません

私がしていることの何が問題になっていますか？

ワイブル分布は、形状パラメーターが 1 未満の場合、部分指数関数的な裾の重い挙動を示すことがわかっています。裾の重い分布の極限定義を使用して、これを実証する必要があります。

すべてのために

この限界が成り立つことを証明するために、累積分布関数 (CDF) またはワイブル分布のその他の方程式特性を組み込むにはどうすればよいですか?

R の survreg から推定されたパラメーターを使用して逆ワイブル分布を生成しようとしています。つまり、特定の確率 (MS Excel で実装された小さなシミュレーション モデルでは乱数になります) に対して、私のパラメータを使用して失敗するまでの予想時間。逆ワイブル分布の一般的な形式は次のようになると理解しています。

ここで、a と b はそれぞれ形状とスケールのパラメーターであり、X は希望する失敗までの時間です。私の問題は、survreg からの切片と共変量パラメーターの解釈にあります。これらのパラメータがあります。時間の単位は日です:

R の係数が「極値分布」からのものであることをヘルプ ファイルで読みましたが、これが実際に何を意味し、式で直接使用されている標準スケール パラメーターに「戻る」方法がわかりません。b=7.79 と a=1.51 を使用すると、無意味な答えが得られます。基本グループと「グループ 2」の両方の時間を生成できるようにしたいと考えています。また、私は自分で分析を行っていないため、データをさらに調査することはできません.

ワイブル モデルを生存データに適合させてプロットしようとしています。データには、2006 年から 2010 年まで実行されるコホートという 1 つの共変量しかありません。では、2010 年のコホートの生存曲線をプロットするために続く 2 行のコードに何を追加すればよいでしょうか?

Cox PH モデルで同じことを達成するのは、次の行でかなり簡単です。問題は、survfit() が survreg 型のオブジェクトを受け入れないことです。

（生存パッケージからの）データ肺を使用して、これが私が達成しようとしていることです。

Rの既存のプロットでgrid.table（）を使用したいのですが、チャートの右側にこのテーブルが見つかりません。つまり、次のようになります。

まず、データのヒストグラムを作成します。

その後、既存のチャートにパラメーターAとKの両方を与えるワイブル曲線をプロットする関数を実装しました。

最後に、grid.table（）を使用してdata.frameを配置します。これは、セルが非常にきれいな形式で表示され、セルに斜体と太字のテキストを使用できるためです。

問題は、このテーブルがデバイスの中央のヒストグラムと曲線の前に表示されることです。右側に配置する必要があります。

結局のところ、グラフをクリックすると、ワイブル曲線の下の領域を受け取るツールを知りたいのです。

特定の平均と分散を満たすワイブル分布パラメーター（形状「k」とスケール「ラムダ」）を抽出しようとしています。この例では、平均は4、分散は8です。これは2つの未知数と2つの方程式のタイプの問題です。

このアルゴリズムはExcel2010のGRGソルバーで機能するため、問題をフレーミングする方法、または潜在的には使用しているライブラリに関するものであると確信しています。私は最適化ライブラリにあまり詳しくないので、エラーがどこにあるか教えてください。

以下はスクリプトです：

このスクリプトにより、次のエラーが発生します。

私はネットとドキュメントを精査して無駄にしています。シードはできますrandomが、ジェネレーターはできませんmtrand（メルセンヌツイスターだと思いますか？）。コマンドが機能しないようです。

これらの文字列の両方で同じ結果が得られるようにします。より複雑な設定で関数を使用していますが、これで十分です。

私はRでいくつかのデータ分析を行っており、データを3パラメーターのワイブル分布に適合させる方法を見つけようとしています。2パラメーターのワイブルでそれを行う方法を見つけましたが、3パラメーターでそれを行う方法を見つけるのに不足しています。

パッケージのfitdistr関数を使用してデータを適合させる方法は次のとおりです。MASS

x[[6]]は私のデータのサブセットであり、yはフィッティングの結果を保存している場所です。

シグモイド曲線の関係に従ういくつかのデータをモデル化しようとしています。私の専門分野 (心理物理学) では、ワイブル関数は通常、プロビットではなく、そのような関係をモデル化するために使用されます。

R を使用してモデルを作成しようとしていますが、構文に苦労しています。vglm()パッケージの関数を使用する必要があることはわかっていVGAMますが、適切なモデルを取得できません。ここに私のデータがあります：

以下は、dframe1 のデータのプロットです。

データはシグモイド曲線の関係に適合するため、これはワイブル関数によってモデル化できるはずです。データをモデル化し、代表的なプロットを生成する私の試みは次のとおりです。

ご覧のとおり、これは元のデータをまったく表していません。モデルを正しく生成していないか、モデルのプロットを正しく生成していません。私は何を間違っていますか？

注：この質問を編集して、より理解しやすくしました。以前は、まったく間違った関数を使用していました ( weibreg())。したがって、以下のコメントの一部は意味をなさない場合があります。.....

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：

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。