威布尔函数python 威布尔函数怎么用

python检验是否服从威布尔分布

服从。python检验由风速分布密度曲线形状威布尔函数python，初步可判定，风电场分布模型初步服从威布尔分布。韦布尔分布，即韦伯分布（Weibulldistribution），又称韦氏分布或威布尔分布，是可靠性分析和寿命检验威布尔函数python的理论基础。

相关问答

Q1: 如何使用韦伯分布函数

威布尔分布（Weibull distribution），又称韦伯分布或韦布尔分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。

威布尔分布：在可靠性工程中被广泛应用，尤其适用于机电类产品的磨损累计失效的分布形式。由于它可以利用概率值很容易地推断出它的分布参数，被广泛应用于各种寿命试验的数据处理。

其中，λ＞0是尺度参数(Scale parameter)，也叫比例参数，k＞0是形状参数(Shape parameter)。Weibull分布累积分布函数是扩展的指数分布函数，而且，Weibull distribution与很多分布都有关系。

如，当k=1，它是指数分布；k=2时，是Rayleigh distribution(瑞利分布)。X是随机变量，是位置参数，这个参数可正可负，通常为正值或等于零，正值表示时间延滞，简称时滞。

密度函数：

x≤0时，p(x)=0;

x＞0时，p(x)=aλx^(a-1)exp(-λx^a).

累计分布函数：

x≤0时，F(x)=0；

x＞0时，F(x)=∫aλt^(a-1)exp(-λt^a)dt 积分(0,x)

=-∫exp(-λt^a)d(-λt^a)

=- exp(-λt^a) t从0到x

=1- exp(-λx^a)

结论：x≤0时，F(x)=0；

x＞0时，F(x)=1- exp(-λx^a)

Q2: matlab自定义函数如何做激活函数

制领域的时域图用一下方法是可以实现的。

首先：想办法读出样本点威布尔函数python，x=(),y=() (在7.0里用小括号就可以了，不同版本可以自行改一下）

之后可参见如下方法，我也是转载ilove.MATLAB论坛上的方法 用过很好用

转载：“在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。

下面给威布尔函数python你简单介绍一下它的使用方法。

首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。

例如在命令行里输入下列数据:

x=(0:0.02:0.98)';

y=sin(4*pi*x+rand(size(x)));

此时x-y之间的函数近似的为正弦关系，频率为2，但是存在一个误差项。

可以通过作图看出它们的大体分布:

plot(x,y,'*','markersize',2);

打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。

点击Fitting...按钮，出现Fitting对话框，Fitting对话框分为两部分，上面为Fit Editor，下面为Table of Fits,有时候窗口界面比较小，Fit Editor部分会被收起来，只要把Table of Fits上方的横条往下拉就可以看见Fit Editor。在Fit Editor里面点击New Fit按钮，此时其下方的各个选框被激活，在Data Set选框中选中刚才建立的x-y数据组，然后在Type of fit选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是：

Custom Equations 用户自定义函数

Expotential e指数函数

Fourier 傅立叶函数，含有三角函数

Gaussian 正态分布函数，高斯函数

Interpolant 插值函数，含有线性函数，移动平均等类型的拟合

Polynomial 多项式函数

Power 幂函数

Rational 有理函数（不太清楚，没有怎么用过）

Smooth Spline ？？（光滑插值或者光滑拟合，不太清楚）

Sum of sin functions正弦函数类

Weibull 威布尔函数（没用过）

不好意思，没有学过数理统计，所以很多东西都是用了才知道，翻译也就不太准确。不过在Type of fit选框下方有一个列表框，基本上各个函数类里的函数都写成解析式列在下方以供选择，所以找合适的函数还是比较容易的。

在这个Type of fit选框中选择好合适的类型，并选好合适的函数形式。于是点击Apply按钮，就开始进行拟合或者回归了。此时在Curve Fitting Tool窗口上就会出现一个拟合的曲线。这就是所要的结果。

在上面的例子中，选择sum of sin functions中的第一个函数形式，点击Apply按钮，就可以看见拟合得到的正弦曲线。

在Fitting对话框中的Results文本框中显示有此次拟合的主要统计信息，主要有

General model of sin1:

....... (函数形式）

Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信区间内的拟合常数）

a1=... ( ... ...) （等号后面是平均值，括号里是范围）

....

Godness of fit: (统计结果）

SSE: ... （方差）

R-squared: ... (决定系数，不知道做什么的）

Adjusted R-squared: ... (校正后的决定系数，如何校正的不得而知）

RMSE: ... (标准差）

上面的例子中经过拟合得到的函数最后为

y=0.9354*sin(12.36x+6.886)

频率为1.98加减0.03，和原来设置的频率为2符合，相对误差为1.5%。

这是曲线拟合工具箱的一个最简单的使用方法，上面还有很多功能，写是写不完的，自己参照这个基本的思路，翻着英汉词典，看着帮助，然后一个按钮一个按钮的试吧。

另外要说的是，如果想把这个拟合的图像导出的话，在Curve Fitting Tool窗口的File菜单下选Print to Figure，此时弹出一个新的图像窗口，里面是你要导出的图像，在这个figure窗口的File菜单里再选Export，选择好合适的格式，一般是jpeg，选择好路径，点击OK就可以了。出来的图像可以在Word等编辑环境中使用，就不多说了。

要修改图像的性质，如数据点的大小、颜色等等的，只需要在对象上点右键，就差不多可以找到了。”

上面所说的X，Y向量就是样本点。

下面是转载的网址，希望有用处

ilovematlab是个不错的论坛，我也是刚发现，不过帮助很大，基本的问题在那都会有答案。

Q3: 如何利用python中的威布尔分布numpy.random.weibull()函数生成三参数的随机数序列

你好，有两个办法：

一个是自己写一个函数

def Nweibull（a,size, scale）

return scale*numpy.random.weibull(a,size)

另外一个是换一个库， 用scipy.stats.weibull_min， 他需要三个参数：

from scipy.stats import weibull_min

n = 100     # number of samples

k = 2.4     # shape

lam = 5  # scale

x = weibull_min.rvs(k, loc=0, scale=lam, size=n)

Q4: Weibull分布

  这是一个神奇的分布，在很多自然现象中都出现了这个分布[Weibull 1951]。特别是在极值统计理论中，已经证明了底分布满足一定的条件，一段时间内极大值的极限分布即是Weibull分布[Coles 2001]。如果时间序列具有长程相关特征，可以证明超过某一阈值极值的回归时间也满足Weibull分布[Santhanam andKantz 2008]。韦伯分布（Weibull distribution) 一般用来统计可靠性或寿命检验时用，例如：预计在有效寿命阶段有多少次保修索赔？预计将在 8 小时老化期间失效的保险丝占多大百分比？在管理科学与工程领域，见到一些学者假定产品的需求为韦伯分布。因为正态分布或者泊松分布过于理想化，韦伯分布相对来说更接近现实一些(从概率密度函数来看，韦伯分布一般具有长尾分布，即右偏分布的特点)。

  Weibull Distribution是连续性的概率分布，能被应用于很多形式，包括1参数、2参数、3参数或混合Weibull。3参数的该分布由形状、尺度（范围）和位置三个参数决定。其中形状参数是最重要的参数，决定分布密度曲线的基本形状，尺度参数起放大或缩小曲线的作用，但不影响分布的形状。

  两参数形式的Weibull概率密度为：

  其中，x是随机变量，λ＞0是比例参数（scale parameter），k＞0是形状参数（shape parameter）。显然，它的累积分布函数是扩展的指数分布函数，而且，Weibull distribution与很多分布都有关系，可以作为许多其他分布的近似，如，可将形状参数设为合适的值近似正态、对数正态、指数等分布。形状参数通常在[1，7]间取值，如，当k=1，它是指数分布；k=2时，是Rayleigh distribution(瑞利分布)。

  weibull分布的基本性质：

  weibull分布的python实现：见参考资料[3]。

[1] ;uid=200199do=blogid=1186206

[2]

[3]

[4]

[5]

Q5: 请问各位大神python中numpy模块的numpy.random.weibull（a，size）中a和size 代表的是什么参数

a参数就是weibull分布公式中的那个系数威布尔函数python，X = ln(U)^(1/a)

size是输出的形状威布尔函数python，可以不填。在不填的情况下威布尔函数python，输出和输入的维度一致威布尔函数python，即np.array(a).size。例如威布尔函数python：

如果a是一个标量，输出也就是采样一次。

如果a是一个list，则依次按照list中参数采样。

该函数的文档

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