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, size=1000) 拟合Weibull分布 shape, loc, scale...
scipy.stats.weibull_min= <scipy.stats._continuous_distns.weibull_min_gen object># Weibull 最小连续随机变量。 Weibull 最小极值分布,来自极值理论 (Fisher-Gnedenko theorem),通常也简称为 Weibull 分布。它作为重新调整后的 iid 随机变量最小值的限制分布而出现。 作为rv_continuous类的实例,weibull_min对象从...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np c = 1.79 x = np.linspace(0, 5, 100) scale=3# 设置尺度参数为3 plt.plot(x, weibull_min.pdf(x, c,scale=scale), ‘r-’, lw=5, alpha=0.6, label=‘weibull_min pdf’)# 调用weibull_main绘制,红线 rv = weibull_min( c ) plt.plot...
Weibull分布 Gumbel分布 首先导入需要的库: 代码语言:python 代码运行次数:9 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportbetafromscipy.statsimportweibull_min 均匀分布 匀分布是指在一个区间内所有值出现的概率均等的概率分布。 在概率论和统计学中,均匀分布也被称为矩形分布。...
importnumpyasnpfromscipy.statsimportweibull_min# 示例数据data=np.random.weibull(a=1.5,size=1000)# 拟合威布尔分布params=weibull_min.fit(data,floc=0)shape,loc,scale=paramsprint(f"形状参数:{shape}, 尺度参数:{scale}") 1. 2. 3. 4.
所以我决定利用双样本检验,利用之前求得的参数生成正态分布、对数正态分布与Weibull分布的数据,之后比较两个数据集的相似性从而判断是否符合某项分布。 import numpy as np from scipy.stats import weibull_min import pandas as pd from scipy.stats import ks_2samp ...
```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 Python 中，weibull_min 韦伯分布可以使用小于 0 的数据，是因为该函数允许负数参数。在实际应用中，...
用st.weibull_min拟合阈值（然后用上面的方法镜像回去，作为固定参数交给st.weibull_max.fit继续拟合尺度...
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。