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 from scipy.stats import weibull_min 生成示例数据 data = weibull_min.rvs(1.5, scale=500,
# Python 示例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats# 生成数据data=np.random.weibull(a=2,size=1000)# 拟合威布尔分布shape,loc,scale=stats.weibull.fit(data,floc=0)# 绘制曲线x=np.linspace(0,np.max(data),100)pdf=stats.weibull.pdf(x,shape,loc,scale)plt.plot(x,pdf,labe...
在这一阶段,我们将使用威布尔分布拟合数据,并提取参数: # 创建威布尔拟合模型wf=WeibullFitter()# 拟合数据wf.fit(df['duration'],df['event'])# 输出拟合参数print("拟合的形状参数(beta):",wf.lambda_)print("拟合的尺度参数(alpha):",wf.rho_) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 5. 模型评估 ...
distfit 简单又好用# 安装 pip install distfitdistfit 常见的用法：.fit_transform(): 在经验数据 X...
scipy貌似更新了，大概看了下算法，st.weibull_min.fit的参数估计算法和以前不一样了。现在阈值估计不会...
问用stats.exponweib.fit拟合python中的威布尔分布EN1. 赋值2113：boolean isTest = true; //直接5261...
```python params = stats.weibull_min.fit(data, loc=0) ``` 6. 绘制拟合曲线 我们可以利用拟合得到的参数来绘制威布尔分布的概率密度函数曲线: ```python x = np.linspace(0, 5, 100) y = stats.weibull_min.pdf(x, *params) plt.plot(x, y, 'r-', lw=2) ...
在这个例子中,我们首先使用weibull_min.fit方法估计了Weibull分布的形状参数和尺度参数,然后计算了设备的平均寿命。这些参数和指标对于设备的维护和更换决策非常有用。
许多软件包在拟合Poisson回归模型时在输出中提供此测试，或者在拟合此类模型（例如Stata）之后执行此测试，...
A Python Matplotlib, Numpy library to manage wind data, draw windrose (also known as a polar rose plot), draw probability density function and fit Weibull distribution - python-windrose/windrose