問題タブ [weibull]

データ系列にはいくつかの問題があります。ゼロ値がいくつかあるため、それに適合しない分布がいくつかあるからです。関数を試してみましたが、誰も機能fitdistしません。fitdistr私のデータがあります：

Weibull などの分布を当てはめようとすると、次のようなメッセージが表示されます。

ガンマ分布を使用しようとすると、同じことが起こります。そこで何が起こったのか分かりますか？

ワイブル比例ハザード モデルを R のデータに当てはめようとしているときに、データの順序を変更すると出力が変わるgehanことに気付きました。gehan

以下の出力が生成されます。

ただし、Rに手動でデータを入力すると、

以下は、わずかに異なる出力です。

さらに、ある本では beta_0、beta_1 および scale はそれぞれ 0.98 、1.27 および 1.37 として指定されています。これの原因は何ですか？

ダイレクト メール マーケティング キャンペーンを予測するモデルを構築しようとしています。以下のコードでは、以前のキャンペーンからの応答を使用して滑らかな曲線を作成することができました。ここで、各日のこの曲線の下の合計面積を見つける必要があるため、特定の日にキャンペーンが完了した割合を知ることができます。毎日の完了率を使用できるので、「キャンペーンから合計 x の数の応答が得られると思う場合、1 日目に応答の y1%、応答の y2% を取得する必要があります」と言うことができます。 2日目など

R2OpenBUGS を使用したワイブル関数のパラメータの推定は、rweibull を使用してデータ セットを生成するために提供された量とは大きく異なるためですか? 私のフィット感の何が問題になっていますか?

得られた結果は次のとおりです。

R でデルタ法を実装して、ワイブル生存曲線の MTTF 分散を計算しようとしています。shape パラメーターはalphaで、scale パラメーターはdeltaです。分散 = var ; 共分散 = cov .

方程式は次のとおりです。

どこ：

したがって、方程式は次のようになります。

分散共分散行列からvar(alpha)、var(delta)、およびcov(alpha,delta)を取得できます。

当てはめたワイブル モデルは ajust と呼ばれます。

と

もっと

ここで、 coefは、survreg 調整からのパラメーター alpha および delta を含む変数です。

したがって、MTTF の計算:

そしてmttf分散を計算します：

しかし、残念ながら、私の mtf 分散は、インターネットの論文から取ったどの例とも一致しません。何度も見直しました…

コード全体は次のとおりです。

したがって、これらのデータを取得した紙からの結果は次のとおりです。

これは私のコードの結果とはかけ離れています。

しかし、紙のalpha、delta、および MTTF には、私のコードの同じ値があります。

この難しさを、私よりも R の経験が豊富な皆さんと共有したいと思います。

よろしく、ヴィニシウス。

ワイブル分布関数の上限と下限をプロットする方法を知りたいです。matlabで、ワイブル曲線フィッティングをプロットする機能を見つけましたが、上下はありません。この関数は次のとおりです。

私がやろうとしているのは、この写真に似ています：

実験からのデータは次のとおりです。

ドキュメントに書かれていることを適用しようとしましたが、x=696700:712000; を設定しました。

ワイブル分布関数に基づいて、y 軸は次の式で計算できます。

Weibull 関数を使用してデータを Fit するようになったとき、残念ながらこの関数は機能しません

この障害物を飛び越えるのを手伝ってくれませんか?