3.4 单参数-标准Weibull Distribution的PDF 【案摘录,希腊字母表意有点不同】 4 失效率函数故障率函数(Hazard Rate or Failure rate Function) 5 E(X)、均值、数学期望或者说是平均寿命计算( Weibull mean life or MTTF) 【三参数公式】 【两参数公式】 【案,这里出现了伽马函数,
2. 1933年,Rosin和Rammler在研究碎末的分布时,第一次应用了韦伯分布(Rosin, P.; Rammler, E. (1933), "The Laws Governing the Fineness of Powdered Coal", Journal of the Institute of Fuel 7: 29 - 36.)。 3. 1951年,瑞典工程师、数学家Waloddi Weibull(1887-1979)详细解释了这一分布,于是,该分布...
/bin/bash# 部署韦伯分布项目gitclonecdweibull-distribution pipinstall-rrequirements.txt 1. 2. 3. 4. 5. C4架构图 C4Context title 韦伯分布项目上下文 Person(person, "用户", "使用韦伯分布进行数据分析") System(weibull_system, "韦伯分布系统", "提供韦伯分布相关功能") person -> weibull_system: 使...
接下来,我们使用Python中的SciPy库来实现同样的功能: 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...
= 1size = 1000samples = weibull_distribution(c, scale, size)x = np.linspace(weibull_min.ppf(0.01, c), weibull_min.ppf(0.99, c), 100)y = weibull_min.pdf(x, c, scale=scale)plt.plot(x, y, 'r-', lw=2)plt.hist(samples, bins=30, density=True)plt.title("Weibull Distribution...
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,...
Weibull分布是一种连续概率分布,广泛应用于可靠性工程、失效分析、生物统计学等领域。它的概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF)分别定义如下: 概率密度函数(PDF): [ f(x; k, \lambda) = \frac{k}{\lambda} \left( \frac{x}{\lambda} \right)^{k-1} e^{-\left( \frac{x}{\lambda} \right)^k...
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,...
lam,k=1,1.25measured=lam*(-np.log(np.random.uniform(0,1,1000)))**(1/k)hist,edges=np.histogram(measured,density=True,bins=50)x=np.linspace(0.0001,8,1000)pdf=(k/lam)*(x/lam)**(k-1)*np.exp(-(x/lam)**k)cdf=1-np.exp(-(x/lam)**k)p4=make_plot("Weibull Distribution (λ...