問題タブ [weibull]

Rで使用fitdistrして、データに最適な分布を選択します。

コーシー分布、ワイブル分布、正規分布、ガンマ分布を試しました。

対数尤度は、コーシーで -329.8492、ガンマで -277.4931、ノーマルで -327.7622、ワイブルで -279.0352 でした。

どれが最高ですか？最大の値を持つもの (すなわち、ガンマ) または最大の abs を持つもの (すなわち、コーシー)?

2つの累積分布曲線を同じプロットに入れる方法を誰か教えてもらえますか?

このコマンドの実行中:

ワイブル cdf 曲線が予期しない形で表示されます。それは私が期待していたものではありません。
最初の曲線を滑らかな線として、2 番目の ecdf 曲線をステップとして必要です。

私は現在、ユニットの設置日と故障日に対応するいくつかの寿命データを扱っています。データはフィールドデータなので、かなりの数のサスペンション（まだ故障していないユニット）があります。Scipy統計ライブラリを使用して、このデータでワイブル分析を行いたいと思います(たとえば、データをワイブル曲線に当てはめ、分布のパラメータを取得します)。私はPythonとScipyにまったく慣れていないので、中断されたデータを利用可能なワイブル分布（dweibull、exponweibull、minweibull、maxweibull）に含める方法を見つけることができません。サスペンションを簡単に操作する方法はありますか? ホイールを再評価したくありませんが、データからワイブルのパラメーターを推定するのに苦労しています。誰でも私を助けることができますか？

どうもありがとう！

形状パラメーター k=1 およびスケール パラメーター λ=2 のワイブル分布からのランダム サンプル x があるとします。
サンプルの平均値を計算するにはどうすればよいですか? また、サンプルの分散を計算するにはどうすればよいですか?

また、前述のタスクを実行できる便利な Matlab コードをいただければ幸いです。

C#.NET で書かれたアプリケーションの作業を手伝っています。その機能の一部は、機械的テスト用の故障データを収集することであり、そのデータに基づいてワイブル分布を自動的に作成するように依頼されました。2 パラメーターのワイブル分布を使用する便利なライブラリをいくつか見つけましたが、私が扱っているデータには失敗しなかったテストが含まれており、(私の知る限り) 3 パラメーターの分布が必要です。

.NET アプリケーションに統合できる 3 パラメーターのワイブル分布を操作するための優れたリソースを知っている人はいますか?

3つのワイブル分布からハザードが減少してから増加するデータセットをシミュレートしたいのですが、このハザード関数をよりゼロに近づけたいのですが、どうすれば0.1以下に近づけることができますか。これを持つようにコードを修正するにはどうすればよいですか?

カイ二乗検定のコードを MATLAB で作成しました。0.897 や 0.287 などの P 値を取得したいのですが、結果が小さすぎます。以下は私のコードです：

同様の結果でADテストを使用してみました：

以下は、ワイブル密度関数を当てはめたデータのヒストグラムです (ワイブル パラメーターはA=4.0420とですB=2.0853) 。

私は、多くの夏の間、時間の経過とともにハエの累積的な出現に取り組んでいます（不規則な間隔で撮影されました）（ただし、最初は1年間の作業を試みています）。累積出現はシグモイド パターンに従い、3 パラメーターのワイブル累積分布関数の最尤推定を作成したいと考えています。fitdistrplusパッケージで使用しようとしている 3 パラメーター モデルでエラーが発生し続けます。これは私のデータがどのように構造化されているかに関係しているに違いないと思いますが、それを理解できません。明らかに、各ポイントをx(度日) およびy(emerge) 値ですが、2 つの列を読み取ることができないようです。私が得ている主なエラーは、「数学関数への非数値引数」または(わずかに異なるコードで)「データは1より大きい長さの数値ベクトルでなければなりません」と言います。以下は、df_dd_em有用な場合に備えて、累積的な出現とパーセントの出現のためにデータフレームに追加された列を含む私のコードです。