我想估計3p威布爾分佈的尺度，形狀和閾值參數。 我到目前爲止已經做的是以下幾點： 指的這個帖子，Fitting a 3 parameter Weibull distribution in R 我用過的功能 EPS = sqrt(.Machine$double.eps) # "epsilon" for very small numbers
llik.weibull <- function(sha
使用SciPy，我試圖從this question重現威布爾擬合。 import numpy as np
from scipy.stats import genextreme
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.array([37.50,46.79,48.30,46.04,43.40,39.25,38.49,49.51,40.38,36.98,4
我有一個數據集，我想適合已知的概率分佈。目的是在數據生成器中使用擬合的PDF - 這樣我就可以從已知的（合適的）PDF中採樣數據。數據將用於模擬目的。目前我只是從正態分佈抽樣，與實際數據不一致，因此模擬結果不準確。 我第一次想用下面的方法： Fitting empirical distribution to theoretical ones with Scipy (Python)? 我首先想到的是
我想創建一個QQ圖來測試，如果我的數據可以由Weibull分佈使用命令 建模使用數據 x =c(3.367, 0.769,0.8,1,1.2)
qqplot(x,'weibull')
我不斷收到帶有與錯誤 "In xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : NAs introduced by coercion"
，並找不出原因。這是否意味着我無法將We