weibull

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我想找到R中給定Gamma，Weibull和Log正態分佈的數據的對數似然性。我該如何繼續，因爲我已經估計了各個分佈的參數？

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使用Node.js，我們試圖想出一種生成1到100之間的隨機數的方法。但是，不使用標準線性像典型的RAND（）函數那樣的分佈可能我們想要改爲使用威布爾（或某種這樣的）分佈來給出一個長尾，並且將更多的答案權衡給更大的值 - 例如可能產生一個75到100的值80％的時間，15％的時間會產生50到74的值，其餘的（< 20）會產生5％的時間。我們使用以下公式 alpha *（ - ln（1-X））^（

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分佈擬閤中的AIC的R代碼

我在R中使用fitdistr對我的索賠量數據擬合了Weibull，對數正態和Gamma分佈。我想在R中使用AIC選擇哪一個適合我的樣本數據。我要繼續嗎？

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錯誤運行最大似然估計三參數威布爾cdf

我正在與蒼蠅隨着時間的推移（不規則間隔）在許多夏季（儘管首先我只是想讓一年的工作）累積出現。累積出現遵循S形模式，我想創建一個3參數威布爾累積分佈函數的最大似然估計。我一直試圖在fitdistrplus包中使用的三參數模型不斷給我一個錯誤。我認爲這一定與我的數據結構有關，但我無法弄清楚。顯然，我希望它讀取每個點作爲x（度數天）和y（涌現）值，但它似乎無法讀取兩列。我得到的主要錯誤是「數學函數的非數

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擬合曲線利用NLS

我想這個數據擬合到威布爾分佈Weibull分佈中的R y <- c(1, 1, 1, 4, 7, 20, 7, 14, 19, 15, 18, 3, 4, 1, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1) x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23

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R：所述FDWM（）函數（evmix封裝）的意外行爲

我試圖以適合動態混合模型（威布爾了大頭，帕累託爲尾部）使用fdwm()函數從evmix包： library(repmis) library(evmix) data=source_data("https://www.dropbox.com/s/r7i0ctl1czy481d/test.csv?dl=0")[,1] test=fdwm(data,c(0.9150062,75.4699181,qu

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錯誤Weibull分佈

file.data具有以下值以適應Weibull分佈， x y 2.53 0.00 0.70 0.99 0.60 2.45 0.49 5.36 0.40 9.31 0.31 18.53 0.22 30.24 0.11 42.23 繼威布爾分佈函數f(x)=1.0-exp(-lambda*x**n)，它給錯誤： fit f(x) 'data.dat' via lambda, n

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3參數Weibull適合.NET .NET框架

我正在幫助用C＃.NET編寫的應用程序。部分原因是收集機械測試的失敗數據，並且我被要求根據這些數據自動創建威布爾分佈。我發現了幾個有用的庫，它們使用了兩個參數Weibull分佈，但我正在使用的數據包括沒有失敗的測試，而據我所知，這個測試需要3個參數分佈。有沒有人知道有任何良好的資源與那些可以集成到.NET應用程序的3參數威布爾分佈工作？

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威布爾檢查數據

我目前正在使用與安裝日期和失效日期單位相對應的一些壽命數據。數據是現場數據，所以我確實有大量暫停（尚未出現故障的單元）。我想使用Scipy統計庫（將數據擬合到威布爾曲線並獲得分佈參數）對這些數據進行一些威布爾分析。我對Python和Scipy很陌生，所以我找不到一種方法將任何可用的威布爾分佈（dweibull，exponweibull，minweibull，maxweibull）中的暫停數據包含進

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在數據集組內分配威布爾密度

我正嘗試在我的data.frame（df）上創建一個具有Weibull密度值的新列。我需要爲分位數（w）的向量考慮df中的組分配密度。子集由變量「plot」分隔。每個小區都有特定的Weibull參數，其中密度應該來源於其中。參數存儲在df_2中。重複的例子： set.seed(25) w = rweibull(1200,10,28) plot = data.frame(c(rep.