問題タブ [weibull]

R は初めてで、ワイブル分布関数の使用に問題があります。

累積分布を使用する必要があるため、pweibull 関数を使用する必要があります。また、形状が 0.7 から 0.8 の間でなければならないこともわかっています。

ここで注意が必要な部分があります。q パラメーターについては、ワイブル逆関数を介して計算されたランダム値を渡す必要があります。この逆関数は、入力として 0 と 1 の間のランダム値を持ちます。この機能は動作しますか？

要約すると、0 から 1 までの値を持つ 100 個の乱数のベクトルを作成し、それを "x" パラメーターとして pdiweibull に渡し、その結果を "q" パラメーターとして pweibull に渡すと、私の考えは正しく R コードに変換されますか? ?

配列 : があり、パラメーターおよびadata=array([0.5, 1.,2.,3.,6.,10.])が与えられた場合に、この配列のワイブル分布の対数尤度を計算したいとします。で既に提供されているため、このタスクのために独自のワイブル確率密度関数を記述する必要があるとは考えていませんでした。したがって、これはそれを行う必要があります：[5.,1.5][5.1,1.6]scipy.stat.distributions

と：

または、車輪を再発明して、次のような新しいワイブル pdf 関数を作成します。

と：

確かに、何かがすでに にある場合scipy、それは非常に適切に最適化されているはずであり、車輪を再発明しても高速になることはめったにないと常に思っています。しかし、ここで驚きがあります。 I timeit, の 100000 回の呼び出しでwb2LL1(array([[5.,1.5],[5.1,1.6]])[...,newaxis], adata)2.156 秒かかり、wb2LL(array([[5.,1.5],[5.1,1.6]])[...,newaxis], adata)の 100000 回の呼び出しで 5.219 秒かかる場合、組み込みstats.weibull_min.pdf()は 2 倍以上遅くなります。

ソース コードを確認してpython_path/sitepackage/scipy/stat/distributions.pyも、少なくとも私にとっては簡単な答えは得られませんでした。どちらかといえば、それから私はstats.weibull_min.pdf()ほぼwbp().

関連するソース コード: 2999 ～ 3033 行目:

だから、問題は: はstats.weibull_min.pdf()本当に遅いですか? もしそうなら、どうしてですか？

Java は初めてで、ワイブル分散ランダム値を作成したいと考えています。

umontreal.iro.lecuyer.randvar パッケージの WeibullGen クラスを使用しようとしましたが、行き詰まりました。
次のようなことを試しましたが、明らかにうまくいきません。

私の問題は、ストリームの作成方法がわからないことです。それほど難しいことではないと確信していますが、自分の道を見つけるのに本当に苦労しています.

ggplot2 の国勢調査データから、年齢対人口規模 (性別別) の棒グラフを作成しました。同様に、fitdistrplus パッケージの「fitdist」関数を使用して、正規化された (すべての年齢ビンで観測された最大人口による) 人口データのワイブル パラメーターを導き出しました。

私がやりたいことは、プロットされたデータを線プロットとして分布に重ねることです。私が試してみました

さらに、その他の多数の (失敗した) 戦略。

提供できるヘルプをいただければ幸いです。以下に追加された構文を見つけてください。

データ構造

ここに私のデータがあります: https://www.dropbox.com/s/xx02015pbr484es/Book2.xlsx

これは私の出力です：

そして、これは望ましい出力です：

ご覧のとおり、「データ」と「ワイブル分布」が一緒に必要です (同じ図で)。

これは私のコードです:

私は新しいRユーザーです。計算と分割されたデータフレームの簡単なsapply関数の例があります。私のデータには、30 分ごとの風速と方向が含まれています。13年間の研究のために毎日のワイブル分布を知りたいです。そのため、私のデータセットは時間に基づいて分割されています。meansd

私のデータは次のようになります。

split-apply が日数を調べるための R コードの例は次のとおりです。

形状とスケールのパラメーターを計算するためのワイブル分布コードは次のとおりです。

Rこれら 2 つのコード セットを組み合わせて、毎日ワイブル パラメーターを計算し、マトリックスに格納するにはどうすればよいですか?

いろいろやってみましたがうまくいきません。
これら 2 セットのRコードを組み合わせる場合、風速と風向の範囲も変更する必要がありset1 <- createSet(height=10, v.avg=ballarat_alldata[,2], dir.avg=ballarat_alldata[,3])ますか?