在R中组合两个威布尔分布
，可以使用flexsurv包来实现。威布尔分布是一种常用的概率分布，用于描述可靠性和寿命数据。它具有两个参数：形状参数（shape）和尺度参数（scale）。
首先，我们需要安装并加载flexsurv包：
install.packages("flexsurv")
library(flexsurv)接下来，我们可以使用weibull()函数创建两个威布尔分布对象，并指定各自的形状参数和尺度参数。假设我们有两个威布尔分布A和B，其形状参数分别为shapeA和shapeB，尺度参数分别为scaleA和scaleB：
distA <- weibull(shape = shapeA, scale = scaleA)
distB <- weibull(shape = shapeB, scale = scaleB)要计算两个威布尔分布的组合，可以使用flexsurv::fitted()函数。该函数接受一个分布对象的列表作为输入，并返回组合分布的密度函数、分布函数和生存函数：
combined_dist <- fitted(list(distA, distB))现在，我们可以使用flexsurv包中的函数来分析和可视化组合分布。例如，要计算组合分布的概率密度函数（PDF），可以使用flexsurv::dflexsurv()函数：
x <- seq(0, 10, by = 0.1) # 定义要计算PDF的点
pdf <- dflexsurv(x, combined_dist)类似地，要计算组合分布的累积分布函数（CDF）和生存函数（Survival Function），可以使用flexsurv::pflexsurv()和flexsurv::sflexsurv()函数。
关于威布尔分布的更多信息和应用场景，可以参考以下链接：
请注意，以上答案仅供参考，具体的参数和使用方法可能因实际情况而异。
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2回答
用stats.exponweib.fit拟合python中的威布尔分布
python、weibull
我一直在尝试用stats.exponweib.fit来拟合威布尔分布--在Scipy中并没有一个只适用于威布尔的拟合，因此，人们需要利用指数威布尔的拟合，并将第一个形状参数设置为1。然而，当stats.exponweib.fit函数被馈送来自具有已知形状参数的威布尔分布的数据时，拟合返回一组不同的形状参数。显示此行为的一些示例代码如下：
from numpy import random, exp, log
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import csv
# Expoential Weibull PDF
d
浏览 5提问于2016-02-23得票数 4
1回答
Weibull分布的置信区间
r、distribution、confidence-interval、weibull
我有用于执行极值分析(计算返回水平)的风数据。我使用的R包'evd'，'extRemes‘和'ismev’。
我对GEV、Gumbel和Weibull分布进行拟合，以估计某一时期的回报水平(RL)。
对于GEV和Gumbel情况，我可以使用extRemes::return.level()函数得到RL和置信度区间。
一些代码：
require(ismev)
require(MASS)
data(wind)
x = wind[, 2]
rperiod = 10
fit <- fitdistr(x, 'weibull')
s <- fi
浏览 3提问于2013-03-26得票数 2
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1回答
如何使用fitdistr确定左截断分布的威布尔参数？
r、weibull
我希望找到威布尔形状和尺度参数的分布，左截断使用R的拟合函数(MLE)。使用树木直径数据样本(最小为2.8)：
data<-c(42.7,18.8,30.0,20.3,32.5,18.8,16.0,42.9,18.8,17.3,21.1,23.4,15.0,16.8,15.2,15.0,14.7,17.3,20.1,18.3,16.0,15.7,21.3,
19.1,17.3,17.0,17.3,17.5,21.6,15.7,12.7,13.2,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,3.6,2.8,2.8,2.8,2.8,2.8,
浏览 3提问于2015-01-23得票数 3
1回答
我如何使用weibull_min.pdf？
python、scipy、statistics、probability、distribution
我发现scipy的weibull_min pdf函数既不直观，也很难使用。我想用scale=30和shape=2.5生成一个威布尔PDF。这就是我们应该看到的样子：
到目前为止，我尝试过的是：
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import weibull_max, uniform
import numpy as np
aoas = np.linspace(0, 8, 1000)
speeds = np.linspace(1, 80, 1000)
plt.fill_between(speeds, speeds * 0, w
浏览 0提问于2018-11-24得票数 1
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设计一个函数，该函数以两个抽象基类对象作为参数，并根据对象的派生类执行不同的操作
c++、polymorphism、rtti
==EDIT 3==
最后，我将checkIntersect(Shape)和checkIntersectSpecific(Circle/Polygon/Triangle)抽象方法添加到Shape中，并让它们调用已经在一个地方实现的免费(非会员)函数，同时使用一些预处理器和头技巧来节省一些重复的代码，以防我需要添加其他子类。为了完成任务，我将标记Jefffrey的答案，因为他的回答与我所做的最接近，但是我感谢大家给我展示了一些我实际上不知道的很酷的东西(函数模板)，并将我链接到其他两个问题，这些问题也提出了访问者/双分派作为解决方案。
尽管我不得不说，我希望我们很快就能在C++中看到多种方法。
浏览 4提问于2015-03-01得票数 4
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3回答
按字母顺序排序列表中的元素
java
我有一个Shape类，在这个类中有一个名为getRepr()的方法，它可以获得形状的char表示。例如,
ShapeA.getRepr() ->'a'
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问题是如何使用alphabetically Collections.sort()来根据ArrayList中的char表示重新排列这些形状？
这个ArrayList
浏览 0提问于2015-04-23得票数 1
2回答
使用scipy.stats将威布尔分布拟合到数据中是否表现不佳？
python-3.x、distribution、weibull、scipy.stats
我的工作是拟合威布尔分布的一些整数数据和估计相关的形状，规模，位置参数。但是，我注意到scipy.stats库的性能很差。
因此，我选择了不同的方向，并使用下面的代码检查了fit的性能。我首先使用参数shape=3、scale=200、location=1的威布尔分布创建100个数字，然后使用fitter库估计最佳分布适合度。
from fitter import Fitter
import numpy as np
from scipy.stats import weibull_min
# generate numbers
x = weibull_min.rvs(3, scale=200,
浏览 12提问于2020-09-22得票数 0
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2回答
具有左截weibull的ks.test
r、distribution、weibull
我接受我要遵循的值的分布是一个左截尾weibull分布。我知道使用ptrunc命令的这个发行版的参数a、形状和规模：
require(truncdist);
ptrunc(x,"weibull",a=a,scale=b,shape=c)
因此，我希望ks.test命令(见下面)使用所描述的左截尾威布尔分布，而不是使用“普通威布尔”。
myvalues<-c(37.5, 35.4, 27.1, 32.9, 35.9, 35.1, 34.1, 32.5, 35.5, 31.5, 38.2, 36.1,,29.9, 30.1, 34.7, 38.7 ,32.3, 38.0,
浏览 2提问于2016-01-07得票数 1
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R中三参数Weibull分布的极大似然估计
r、weibull、mle
我想估计3p威布尔分布的尺度、形状和阈值参数。
到目前为止，我所做的工作如下：
参考这篇文章，
我用过这些功能
EPS = sqrt(.Machine$double.eps) # "epsilon" for very small numbers
llik.weibull <- function(shape, scale, thres, x)
{
sum(dweibull(x - thres, shape, scale, log=T))
}
thetahat.weibull <- function(x)
{
if(any(x <= 0))
浏览 1提问于2016-07-30得票数 3
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1回答
在R中组合两个威布尔分布
r、statistics、distribution、weibull
我正在做一个项目，其中涉及组合两个威布尔分布，从而创建一个双峰曲线。然后，我的目标是使用这个进行预测。我在网上搜索过了，似乎找不到任何关于这方面的东西，或者R是否有一个函数可以让我组合两个微牛。下面显示了我用来创建两个威布尔分布的代码，我希望将这两个威布尔分布组合在一起，形成一个单一的概率密度函数。
curve(dweibull(x, scale=30.59898985, shape=2.27136646),from=0, to=70, main="Weibull distribution")
curve(dweibull(x, scale=19.39743639, shape
浏览 14提问于2017-08-15得票数 3
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威布尔非过剩图(轴'x')
python、statsmodels、weibull
我在研究威布尔分布。我估计了我的数据的参数，我得到了概率图。如下面的代码所示，在概率图上，我“粘贴”了我获得的参数值。
但是，还有其他方法将它们附加到情节中吗？
另一个问题是:我怎样才能得到关于轴‘x’上的和y上的变量的不超过概率的图，这反过来，i就排除了这三个参数的威布尔平差。我正在寻找的plot 类似于这个(或类似的)。
下面是我在python中编写的代码：
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
plt.style.use('classic')
%matplo
浏览 7提问于2021-03-19得票数 0
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指定R的JAGS或BUGS中的离散威布尔分布
r、jags、winbugs
我正在使用R中的JAGS将威布尔模型拟合到离散值。我可以将威布尔模型拟合到连续数据，但当我切换到离散值时，我会遇到麻烦。
以下是一些数据，以及在JAGS中拟合威布尔模型的代码：
#draw data from a weibull distribution
y <- rweibull(200, shape = 1, scale = 0.9)
#y <- round(y)
#load jags, specify a jags model.
library(runjags)
j.model ="
model{
for (i in 1:N){
y[i] ~ dweib(shap
浏览 5提问于2017-08-26得票数 1
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Python中条件概率分布中的随机数
python、random、statistics、probability
概率分布函数PDF的a，比如说，威布尔分布，可能看起来有点像下面的图上的黑图。
from scipy.stats import exponweib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def condwbull_pdf(x, k, lmb, cond):
return (x >= cond) * exponweib.pdf(x, 1, k, scale=lmb, loc=0) / exponweib.sf(cond, 1, k, scale=lmb, loc=0)
k = 5
lmb = 100.
cond =
浏览 9提问于2015-12-20得票数 0
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在R中找到威布尔拟合(生存模型)的R平方值
r、weibull、goodness-of-fit、survival
我有一个生存对象(S)，我正在使用survreg函数和R中的威布尔分布对其进行威布尔拟合。
S = Surv(data$ValueX, data$ValueY)
W = Survreg(S ~ 1, data=data, dist="weibull")
我如何提取威布尔拟合的R平方值，它本质上是一条线性直线？或者，是否有计算相关系数值Rho的函数？
基本上，我想计算拟合的优度。
浏览 6提问于2018-07-03得票数 0
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如何在weibull分布中设置“长度”参数。我试图建立一条随时间变化的直接邮件营销活动的响应曲线
r、curve-fitting、weibull
随着时间的推移，我试图拟合一条曲线来模拟来自直接邮件活动的反应。使用R，我就能够使用fitdistr()函数得到一个形状和比例因子。然后，我在weibull()函数中使用形状和比例作为参数。然而，我们的竞选活动通常持续63天(8周)，拟合的威布尔曲线的“长度”过早被切断。有没有办法设置“长度”？
...OR是否有更好的方法来模拟直邮营销活动的反应？
谢谢!
set.seed(5)
install.packages("MASS")
library("MASS")
responses <-c(4,5,1,12,24,16,16,15,5,18,7,12,5,1
浏览 0提问于2015-03-30得票数 2
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用survreg/flexsurvreg标准误差估计平均失效时间
r、survival-analysis、weibull
我试图估计威布尔分布的平均失败时间，该分布与flexsurvreg包中的一些生存数据相匹配。我需要能够估计标准误差，以便在仿真模型中使用。
以flexsurvreg和lung数据为例；
require(flexsurv)
lungS <- Surv(lung$time,lung$status)
lungfit <- flexsurvreg(lungS~1,dist="weibull")
lungfit
Call:
flexsurvreg(formula = lungS ~ 1, dist = "weibull")
Maximum likeliho
浏览 1提问于2013-08-15得票数 3
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1回答
R中质量传递数据的Weibull累积分布拟合
r、nls、weibull、fitdistrplus
我有一些粒度，质量传递的碎石材料的累积数据，我想要拟合威布尔分布使用R，我已经设法使用WEIBULL.DIST()函数使用()函数，使用累积开关设置为真。
然后，我使用excel求解器来派生alpha和beta参数，使用RMSE获得最佳匹配。我想在R.
(见附件的电子表格)
粒子数据和累积质量传递率是以下向量
d.mm <- c(20.001,6.964,4.595,2.297,1.741,1.149,
0.871,0.574,0.287,0.082,0.062,0.020)
m.pct <- c(1.00,0.97,0.78,0.49,0.27,0.20,0.
浏览 1提问于2019-04-16得票数 1
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在R中生成100个威布尔分布的值
r、distribution、random-sample、weibull
我是R的新手，在使用威布尔分布函数时遇到了问题。
我必须使用累积分布，所以我必须使用pweibull函数。我还知道形状必须在0.7到0.8之间。
pweibull(q, shape, scale = 1, lower.tail = T, log.p = F)
现在到了棘手的部分，对于q参数，我需要传递通过威布尔逆计算的随机值，这个逆将有介于0和1之间的随机值作为输入。这个函数能工作吗？
pdiweibull(x, q, beta)
总而言之，如果我创建一个包含100个随机数的向量，值从0到1，将其作为"x“参数传递给pdiweibull，然后将结果作为"q”参数传递给pwei
浏览 3提问于2013-07-21得票数 2
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用genextreme和weibull_min拟合威布尔分布
python、r、scipy、distribution、weibull
使用SciPy，我试图从中重现威布尔拟合。当我使用genextreme函数时，我的拟合效果很好，如下所示：
import numpy as np
from scipy.stats import genextreme
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.array([37.50,46.79,48.30,46.04,43.40,39.25,38.49,49.51,40.38,36.98,40.00,
38.49,37.74,47.92,44.53,44.91,44.91,40.00,41.51,47.92,36.98,43
浏览 9提问于2016-08-04得票数 2
2回答
我正在尝试创建一个Q-Q图，以测试我的数据是否可以使用下面的命令用Weibull发行版建模。
qqplot(x,'weibull')
中使用数据
x =c(3.367, 0.769,0.8,1,1.2)
我不断地被错误所困扰
"In xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : NAs introduced by coercion"
却找不出原因。这是否意味着我不能将威布尔分布与我的数据相匹配？如果有人能帮我指出为什么这不起作用的话，我将非常感激。
浏览 5提问于2015-12-08得票数 3
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