Hướng dẫn fit weibull distribution python - phù hợp với trăn phân phối weibull
Bạn có thể. Cả vị trí và độ dốc phụ thuộc vào alpha và beta. Show Nội dung chính ShowShow
Nội dung chính
Nội dung chính
Nội phân chính Chủ đề liên quan Bạn có thể thấy điều này bằng cách giải quyết ví dụ cho y = 0,5 và để phân biệt để tìm độ dốc. StackOverflow không thể hiển thị các công thức toán học (latex), do đó các công thức được đưa ra dưới dạng hình ảnh. giá trị x cho y = 0,5:
Độ dốc tại x = 1: Chỉnh sửa: Để hoàn thiện, đây là mã hiển thị các biểu đồ:a and a shape parameter b in the probability distribution objectpd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]6 and distribution-specific functions such as pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]7 and pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]8. The Weibull distribution can take a third parameter. The three-parameter Weibull distribution adds a location parameter that is zero in the two-parameter case. If X has a two-parameter Weibull distribution, then Y=X+c has a three-parameter Weibull distribution with the added location parameter c. pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]6 và các hàm dành riêng cho phân phối như pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]7 và pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]8. Phân phối Weibull có thể lấy một tham số thứ ba. Phân phối Weibull ba tham số thêm một tham số vị trí bằng không trong trường hợp hai tham số. Nếu X có phân phối Weibull hai tham số, thì Y = X+C có phân phối Weibull ba tham số với tham số vị trí được thêm vào c.a and a shape parameter b in the probability distribution object pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]6 and distribution-specific functions such as pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]7 and pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]8. The Weibull distribution can take a third parameter. The three-parameter Weibull distribution adds a location parameter that is zero in the two-parameter case. If X has a two-parameter Weibull distribution, then Y=X+c has a three-parameter Weibull distribution with the added location parameter c. Thống kê và công cụ học máy ™ sử dụng phân phối Weibull hai tham số với tham số tỷ lệ A và tham số hình B trong đối tượng phân phối xác suất a and a shape parameter b in the probability distribution object pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]6 and distribution-specific functions such as pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]7 and pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]8. The Weibull distribution can take a third parameter. The three-parameter Weibull distribution adds a location parameter that is zero in the two-parameter case. If X has a two-parameter Weibull distribution, then Y=X+c has a three-parameter Weibull distribution with the added location parameter c. pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]6 và các hàm dành riêng cho phân phối như pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]7 và pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]8. Phân phối Weibull có thể lấy một tham số thứ ba. Phân phối Weibull ba tham số thêm một tham số vị trí bằng không trong trường hợp hai tham số. Nếu X có phân phối Weibull hai tham số, thì Y = X+C có phân phối Weibull ba tham số với tham số vị trí được thêm vào c.a and a shape parameter b in the probability distribution object pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]6 and distribution-specific functions such as pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]7 and pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]8. The Weibull distribution can take a third parameter. The three-parameter Weibull distribution adds a location parameter that is zero in the two-parameter case. If X has a two-parameter Weibull distribution, then Y=X+c has a three-parameter Weibull distribution with the added location parameter c. Hàm mật độ xác suất (PDF) của phân phối Weibull ba tham số trở thànha and b are positive values, and c is a real value. f (x | a, b, c) = {ba (x- ca) b-1Exp (-(x-ca) b) if & nbsp; x> c, 0 if & nbsp; x≤c,a and b are positive values, and c is a real value. b is less than 1, the probability density of the Weibull distribution approaches infinity as x approaches c. The maximum of the likelihood function is infinite. The software might find satisfactory estimates in some cases, but the global maximum is degenerate when b<1. Trong đó A và B là giá trị dương và C là một giá trị thực.a and b are positive values, and c is a real value. b is less than 1, the probability density of the Weibull distribution approaches infinity as x approaches c. The maximum of the likelihood function is infinite. The software might find satisfactory estimates in some cases, but the global maximum is degenerate when b Nếu tham số tỷ lệ B nhỏ hơn 1, mật độ xác suất của phân phối Weibull tiếp cận vô cực khi X tiếp cận c. Tối đa của hàm khả năng là vô hạn. Phần mềm có thể tìm thấy các ước tính thỏa đáng trong một số trường hợp, nhưng mức tối đa toàn cầu bị thoái hóa khi Bb is less than 1, the probability density of the Weibull distribution approaches infinity as x approaches c. The maximum of the likelihood function is infinite. The software might find satisfactory estimates in some cases, but the global maximum is degenerate when bb<1.Tải dữ liệuVí dụ này cho thấy cách tìm các ước tính khả năng tối đa (MLES) cho phân phối Weibull ba tham số bằng cách sử dụng PDF được xác định tùy chỉnh và hàm bPhù hợp với phân phối Weibull hai tham sốXác định PDF tùy chỉnh cho phân phối Weibull ba tham số pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]0 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076] Phù hợp với phân phối Weibull ba tham số pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]1 Phân phối Weibull ba tham số phù hợp cho B pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]3 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]4 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]5 Nội dung chính Nội phân chínhc). Xác định PDF tùy chỉnh cho phân phối Weibull ba tham sốPhù hợp với phân phối Weibull ba tham số pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]6 Phân phối Weibull ba tham số phù hợp cho B pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]7 Phù hợp với phân phối Weibull ba tham sốPhân phối Weibull ba tham số phù hợp cho B pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]8 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]00 Nội dung chínhc that are higher than the minimum value of Nội phân chínhNội phân chính Chủ đề liên quan pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]01 StackOverflow không thể hiển thị các công thức toán học (latex), do đó các công thức được đưa ra dưới dạng hình ảnh. pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]02 giá trị x cho y = 0,5: pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]03 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]04 Độ dốc tại x = 1: pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]05 Chỉnh sửa: Để hoàn thiện, đây là mã hiển thị các biểu đồ: Phân phối Weibull ba tham số phù hợp cho BNội phân chínhb is less than 1, the pdf of the Weibull distribution approaches infinity near the lower limit c (location parameter). You can avoid this problem by specifying interval-censored data, if appropriate. b is less than 1, the pdf of the Weibull distribution approaches infinity near the lower limit c (location parameter). You can avoid this problem by specifying interval-censored data, if appropriate. Tải tập dữ liệu pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]40. Dữ liệu bao gồm xếp hạng cho chín chỉ số khác nhau về chất lượng cuộc sống ở 329 thành phố của Hoa Kỳ: khí hậu, nhà ở, y tế, tội phạm, giao thông, giáo dục, nghệ thuật, giải trí và kinh tế. Đối với mỗi chỉ số, xếp hạng cao hơn là tốt hơn. Tìm MLES cho chỉ số thứ bảy (nghệ thuật). pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]06 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]07 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]08 Thông điệp cảnh báo chỉ ra rằng ước tính không hội tụ. Sửa đổi các tùy chọn ước tính và tìm lại MLES. Tăng số lượng lặp tối đa ( pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]41) và số lượng đánh giá chức năng mục tiêu tối đa ( pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]42). pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]09 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]0 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]1 Việc lặp lại vẫn không hội tụ vì PDF tiếp cận vô cực gần giới hạn dưới. Giả sử rằng các chỉ số trong pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]43 là các giá trị được làm tròn đến số nguyên gần nhất. Sau đó, bạn có thể coi các giá trị trong pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]43 là các quan sát được kiểm duyệt khoảng thời gian. Một quan sát pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]45 trong pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]43 chỉ ra rằng xếp hạng thực tế nằm trong khoảng từ pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]47 đến pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]48. Tạo một ma trận trong đó mỗi hàng đại diện cho khoảng thời gian xung quanh mỗi số nguyên trong pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]43. pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]2 Tìm lại MLES bằng cách sử dụng pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]50. Để phù hợp với phân phối tùy chỉnh cho bộ dữ liệu được kiểm duyệt, bạn phải chuyển cả PDF và CDF cho hàm pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]9. pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]3 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]4 Chức năng tìm thấy MLE mà không có bất kỳ vấn đề hội tụ nào. Sự phù hợp này dựa trên các xác suất phù hợp với các khoảng thời gian, vì vậy nó không gặp phải vấn đề về mật độ tiếp cận vô cực tại một điểm duy nhất. Bạn chỉ có thể sử dụng phương pháp này khi chuyển đổi dữ liệu thành phiên bản được kiểm duyệt khoảng thời gian là phù hợp. Vẽ kết quả. pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]5 Biểu đồ phân phối được trang bị phù hợp với biểu đồ tốt. Xem thêmpd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]6 | pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]9 | pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]8 | pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]7 | pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]9 | pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]8 | pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]7 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]9 | pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]8 | pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]7 pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]9 | pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]8 | pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 3321.64 [3157.65, 3494.15] B = 4.10083 [3.52497, 4.77076]7
|