Bạn có thể. Cả vị trí và độ dốc phụ thuộc vào alpha và beta.
Nội phân Chính showShow
- Phù hợp với phân phối Weibull hai tham số
- Xác định PDF tùy chỉnh cho phân phối Weibull ba tham số
- Phù hợp với phân phối Weibull ba tham số
- Phân phối Weibull ba tham số phù hợp cho B
- 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:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def f[a,b,g,x]:
return 1 - [1 - g] * np.exp[-[[x/a]**b]]
x = np.linspace[0, 3, 100]
plt.figure[figsize=[4,3]]
for a in [0.5,1,1.5]:
y = f[a,2,0,x]
plt.plot[x,y]
plt.show[]
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
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 thành
f [x | a, b, c] = {ba [x- ca] b-1Exp [-[x-ca] b] if & nbsp; x> c, 0 if & nbsp; x≤c,
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.
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 b