問題タブ [weibull]

既知の確率分布に当てはめたいデータセットがあります。目的は、適合した PDF をデータ ジェネレーターで使用することです。これにより、既知の (適合した) PDF からデータをサンプリングできます。データはシミュレーション目的で使用されます。現時点では、実際のデータと一致しない正規分布からサンプリングしているだけなので、シミュレーション結果は正確ではありません。

私は最初に次の方法を使用したいと思いました: Scipy (Python) を使用して経験的分布を理論的分布に適合させますか?

私の最初の考えは、ワイブル分布に適合させることでしたが、データは実際にはマルチモーダルです (添付の写真)。したがって、複数の分布を組み合わせて、結果の分布にデータを適合させる必要があると思いますが、そうですか? たぶん、ガウスとワイブル分布を組み合わせますか？

混合/マルチモーダル分布で scipy fit() 関数を使用するにはどうすればよいですか?

また、データ ジェネレーターは Python で記述されているため、これを Python (つまり、scipy/numpy/matplotlib) で実行したいと考えています。

どうもありがとう ！

VBA でワイブル分布と一般化パレート分布で乱数を生成したいと考えています。それを手伝ってくれませんか。Analysis Toolpack-VBA を使用することに興味はありません。

前もってありがとう、Skeihani

私は R の専門家ではなく、熱死細菌のデータをワイブル モデルに当てはめようとしています。

それから、私は適用しましたnls：

その後、エラーが表示されました

このエラーは、start の a と b の値に関するものだと確信しています。これらの値を推定する方法はありますか?

次のコマンドを使用して、データをワイブル分布でモデル化できるかどうかをテストするために、QQ プロットを作成しようとしています。

のデータを使用して

エラーが表示され続けます

理由がわかりません。これは、ワイブル分布を自分のデータに当てはめられないということですか? これが機能しない理由を誰かが教えてくれたら、とても感謝しています。

私が従うべきと考える分布は、左打ち切りワイブル分布です。ptruncコマンドを使用するためのこの分布のパラメーター a、形状、およびスケールを知っています。

そのため、ks.testコマンド (以下を参照) で、「通常のワイブル」ではなく、説明されている左切り捨てワイブル分布を使用する必要があります。

したがって、この場合、左側の切り捨てを行う必要がないことはわかっています。しかし、他の場合はそうなるでしょう。

しかし

間違った結果を与えます。

ワイブル累積密度分布からの累積確率があり、基礎となる関数パラメーターを見つけたいと考えています。

データ：

nls 関数を使用して MLE によるパラメーター フィッティングを試みましたが、エラーがスローされます。

エラー：

numericDeriv(form[[3L]], names(ind), env) のエラー: モデルの評価時に値が欠落しているか、無限大が生成されました

問題は開始値が間違っていることだと思います。私の質問は、私のデータに適した開始値はどれですか?

ありがとう、

サイモン

私は stats.exponweib.fit を使用してワイブル分布を当てはめようとしました - Scipy にはワイブルだけの当てはめがないため、指数ワイブルの当てはめを利用し、最初の形状パラメータを 1 に設定する必要があります。ただし、 stats.exponweib.fit 関数に、既知の形状パラメーターを持つワイブル分布からのデータが供給されると、フィットは異なる形状パラメーターのセットを返します。この動作を表示するコード例は次のとおりです。

ここでの出力は次のとおりです。

(1, 2.8146777019890856, 0, 1.4974049126907345)

私は期待していたでしょう：

(1, 5.0, 0, 1.0)

曲線をプロットすると:

形状係数 k=5 およびラムダ=1 の既知のワイブル分布からの入力データと、異なる形状係数の exponweib.fit からの出力を示す次の曲線が得られます。

ワイブル データを入力し、exponweib.fit から出力します。

stackoverflow の最初の投稿 - うまくいけば、上記が質問を組み立てる正しい方法です。上記に関するアイデアや投稿に関する指針を歓迎します:)

特定のパラメーターに対して、さまざまな種類の pdf (ノーマル、ベータ、ワイブルなど) のプロットを作成する必要があります。私は R に非常に慣れていません。私が見つけることができた他のすべてのリソースは、これらの分布をデータに適合させる方法を示しています。分布を個別にプロットする方法が見つかりません。それ、どうやったら出来るの？