WeibullCDF+float alpha+float beta+float calculateCDF(x) 以下是类的代码实现: importnumpyasnpfromscipy.statsimportweibull_minclassWeibullCDF:def__init__(self,alpha,beta):self.alpha=alpha self.beta=betadefcalculateCDF(sel
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportnorm,gamma,weibull_min# 正态分布mu=0sigma=1x_normal=np.linspace(mu-3*sigma,mu+3*sigma,100)pdf_normal=norm.pdf(x_normal,mu,sigma)cdf_normal=norm.cdf(x_normal,mu,sigma)# 伽马分布a=2b=1x_gamma=np.linspace(0,10,100)pdf_gamm...
【失效和可靠完全是两个完全随机变量,所有,其实可以反着定义,所以,也有互相叫reverse Weibull Distribution的说法】 也就是, 【显然,这也是累计分布函数的意义展示。上图纵坐标为发生问题的概率,而横坐标为时间(t)】 The Cumulative Distribution Function (CDF), of a real-valued random variable X, evaluated at...
在SciPy中,scipy.stats.weibull_min提供了有关Weibull分布的工具,可以用来生成分布、计算概率密度函数(PDF)、累积分布函数(CDF)等。 参数估计过程 使用scipy.stats.weibull_min.fit()函数进行参数估计。此函数会返回形状参数、尺度参数以及位置参数。通常位置参数可以设为零,以简化模型。 代码实现 import numpy as np ...
威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用 表示。 如果实验可能的结果是可数的,那么它被称为离散随机变量。例如,如果你抛硬币 10 次,...
累积分布函数(CDF): [ F(x; k, \lambda) = 1 - e^{-\left( \frac{x}{\lambda} \right)^k} ] Python中如何生成Weibull分布的随机数? 在Python中,可以使用scipy.stats模块中的weibull_min类来生成Weibull分布的随机数。以下是一个示例代码: python import numpy as np from scipy.stats import weibull...
威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用 表示。如果实验可能的结果是可数的,那么它被称为离散随机变量。例如,如果你抛硬币 10 次,你...
威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用表示。 如果实验可能的结果是可数的,那么它被...
威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用 表示。 如果实验可能的结果是可数的,那么它被称为离散随机变量。例如,如果你抛硬币 10 次,...
实际敞口是根据韦伯分布(Weibull)模拟得出,范围从小于 1 到 50。 借贷人的无条件违约概率(unconditional default probability)根据卡方分布(chi-square)模拟得出,均值设为 1%。 我模拟好违约率和敞口存成两个 numpy 格式文件 expFile 和 dpFile,加载存储成变量 p 和 c,此外 N 为借贷人数,等于 100 M 为模拟次...