問題タブ [weibull]

極値分析（リターンレベルの計算）を実行するために使用している風データがあります。パッケージ「evd」、「extRemes」、「ismev」でRを使用しています。

ある期間Tのリターンレベル（RL）を推定するために、GEV、ガンベル、ワイブル分布を近似しています。GEV
とガンベルの場合、extRemes :: return.level（）を使用してRLと信頼区間を取得できます。働き。

いくつかのコード：

しかし、ワイブルの場合、CIを生成するためにいくつかの助けが必要です。

R で( を使用して) ワイブル プロットを表示する R パッケージを構築しgraphics::plotています。プロットには、対数変換されたx軸とワイブル変換されたy軸があります (より適切な説明がないため)。したがって、2 パラメーターのワイブル分布は、このプロット上で直線として表すことができます。

x軸の対数変換は、log="x"パラメータをplot()またはに追加するのと同じくらい簡単curve()です。グラフィックス関連のすべてのプロットが軸変換されたプロットで機能するように、y軸変換をエレガントな方法で提供するにはどうすればよいですか? 必要なものを示すために、次のサンプル コードを実行します。

最初に、通常の変換されていないプロットをbeta=2使用したワイブル分布の例:eta=1000

このプロットは、ワイブル解析には役に立ちません。これは、関数を使用してデータを変換し、プロットのyF0inv()軸を変更する、現在実装されているソリューションです。すべてのy軸関連データで使用する必要があることに注意してください。F0inv()

これは機能しますが、これはあまりユーザーフレンドリーではありません: ユーザーが注釈を追加したいときは、常に次を使用する必要がありますF0inv():

私の問題は および scales を使用して解決できることがわかりましたがggplot2、他の多くのコードを書き直す必要があるため、どうしても必要な場合を除き、グラフィック パッケージに変更したくありません。

対数変換を適用するコードを動的に独自のものに置き換えることができれば、問題は解決すると思います。

「R軸変換」、「Rユーザー座標」、「R軸スケーリング」をグーグルで検索して、有用な結果なしでより多くの情報を見つけようとしました。私が見つけたほとんどすべてが対数スケールを扱っていました。

パラメータがplot()どのように機能するかを調べようとしましたが、関連するコードは C で記述されています。これは私の強みではありません。log="x"plot.window

私は次のsurvregモデルを持っています:

上記の推定値に基づいて、ハザード関数と生存関数をプロットしたいと思います。or
は使用したくありません(ここで提示されているように、パラメトリックサバイバルまたはここでSO question . predict()pweibull()

機能を利用したいcurve()。これを達成する方法はありますか？survreg のワイブル関数は、通常とは異なるスケールと形状の定義を使用しているようです (たとえば rweibull とは異なります)。

更新：既製の関数を使用せずInterceptにage (+ other potential covariates)、推定値の関数としてハザード/生存率を表現するために本当に必要なものを推測します。Scale*weilbull

コマンドwblrnd(12.34,1.56)を使用して、これらのパラメーターを持つワイブル分布内にある 100 の異なる値を取得しています。

しかし、これらの 100 個のポイント/値が、パラメーターによって指定されたものと同じ分布を持つようにしたいと考えています。これは起こりません。

基本的には、以前とまったく同じ分布を与える 100 個の値を取得したいと考えています。

ワイブル分布から 365 の形状パラメーターのベクトルと 365 のスケール パラメーターのベクトルがあります。

Rの対応するパラメータから365値をシミュレートするにはどうすればよいですか?

私の質問の背景は次のとおりです。固有のパラメーターのワイブル分布に従う毎日の平均風速があります。ここで、データから毎日の風速をシミュレートする必要があります。

Xで連続確率変数をcdf F(x)連続確率変数Yに変えたいのですがcdf F(y)、Rでそれを実装する方法を考えています.

たとえば、正規分布 (X) に従うデータに対して確率変換を実行して、望ましいワイブル分布 (Y) に適合させます。

(x=0 には CDF F(x=0)=0.5 があり、CDF F(y)=0.5 は y=5 に対応し、x=0 は y=5 に対応するなど)