問題タブ [weibull]

カスタム軸タイプでグラフを描画する必要があります。
Y 軸は次のよう になります: http://weibull.com/hotwire/issue8/rb8_7.gif
Y 軸の方程式は次のとおりです: http://weibull.com/hotwire/issue8/rb8_3.gif
?

Nの軸力に基づく接続力のデータセットがあります（http://pastebin.com/Huwg4vxv）

いくつかの以前の分析が (別の団体によって) 行われ、ワイブル分布に当てはめられ、60N 以上の力を記録する可能性は約 1.2% であると予測されました。

データに目を向けると、そうは思えませんが、この特定の分布については何も知りません。

これまでのところ、曲線に合わせることができます：

私は理解しようとしています

1. ワイブルディストリビューションは本当にこのデータに最適ですか?
2. R を使用して同じ予測を行う方法 (60N を超える値の確率を計算する方法);
3. その値の 95% 信頼区間 (つまり、1.2% +/- x%) を計算することは可能ですか?

ピートを読んでくれてありがとう

ワイブル モデルのような生存モデルで動作する R の交差検証パッケージはありますか?

Scipy で生存計算を行っていますが、正しい値を取得できません。

私のコード:

vals0.085559356392783004 に等しいはずですが、代わりに 0 を取得しています。

独自の関数を定義すると、正しい答えが得られます。

自分の関数を使用することもできますが、何が間違っているのか知りたいです。

1 列のテキスト ファイルから厚さと電圧を抽出し、ワイブル分布を実行するスクリプトを設定しています。使用しようとするfitdistr()と、「 」というエラーが表示されます'x' must be a non-empty numeric vector。R はテキスト ファイル内の数値を数値として解釈することになっていますが、それは起こっていないようです。何かご意見は？

fitdistr(BDF, densfun ="weibull", lower = 0) fitdistr(BDF, densfun = "weibull", lower = 0) のエラー: 'x' は空でない数値ベクトルでなければなりません

使用しているサンプルデータ: 2

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。

ただし、出力として得られるものは次のとおりです。

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？

x下の図に示すように、時間（軸単位）とともに変化する周波数値があります。いくつかの正規化の後、これらの値は、いくつかの分布の密度関数のデータ ポイントとして表示される場合があります。

Q:これらの周波数ポイントがワイブル分布からのものであると仮定すると、そこから分布パラメーター を推測するためTに、どうすれば最適なワイブル密度関数をポイントに適合させることができますか?T

更新します。誤解を招かないように、もう少し説明を加えたいと思います。時間（軸単位）とともに変化する周波数値がxあると言うことは、次のようなデータがあることを意味します。

• 7787 の価値の実現 1
• 価値 2 の 3056 の実現
• 2359 の価値 3 の実現 ... など

私の目標（私が思うに、間違ったもの）に向けた何らかの方法は、これらの実現のセットを作成することです：

で使用fitdistrしますset.values:

それが間違った方法だと思う理由と、より良い解決策を探しているのはなぜRですか?

• 上記の分布フィッティングアプローチでは、分布からの私の認識の完全なset.valuesセットであると想定されていますT

• 私の最初の質問では、密度曲線の最初の部分のポイントを知っています-そのテールがわからず、テール（および密度関数全体）を推定したい