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我使用以下代码将威布尔分布拟合到我的数据中：fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
ax.legend()
但是，如输出所示，我的拟合不是一条平滑线
浏览 14提问于2019-11-02得票数 0
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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)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
我正在使用SSJ库(它利用JFreeChart绘制图形)来拟合分布到数据(威布尔、伽马等)。使用最大似然估计。在对分布进行拟合后，我想将直方图与拟合的密度曲线一起绘制出来。我知道如何使用HistogramChart获得直方图，也知道如何使用ContinuousDistChart获得拟合密度图。问题是，我如何将这两个叠加在一个单独的图上？
浏览 1提问于2012-09-10得票数 2
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我想把这两个直方图都画成在同一张图上拟合的Weibull函数。绘制直方图的代码是：拟合的威布尔函数的代码是：(需要质量包)
fitdistr(data$grddia2,
浏览 0提问于2015-04-22得票数 0
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我需要计算Fréchet分布的参数。library(fitdistrplus)x<-c(19.1,20.2,14.3,19.0,18.8,18.5,20.0,18.6,11.4,15.6,17.4,16.2,15.7,14.3,14.9,14.0,20.2,17.4,18.6,17.0,16.0,12.2,10.8,12.4,10.2,19.8,23.4)
fit.
浏览 57提问于2019-11-23得票数 2
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问题:我现在正在尝试用ggplott2绘制一个威布尔概率图。两个因子的威布尔应该在双对数图中显示为一条直线。但是它不是笔直的或者是这条线消失了。最后，我想将故障添加到先前计算中拟合的直线上。
欢迎所有的建议。
浏览 2提问于2018-08-19得票数 3
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。Fitter(data, distributions=["gamma", "rayleigh", "uniform", &
浏览 12提问于2020-09-22得票数 0
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import seaborn as sns, numpy as npax = sns.distplot(x)
这将给出一条线的密度直方图(我认为这是内核拟合什么的不过，我想要的是相同的直方图，而不是拟合线。我尝试了kde = False，但这改变了y轴，所以它不再是一个密度图，而是频率直方图。如何删除这条线，但保留密度图(直方图)？
浏览 1提问于2019-06-30得票数 2
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因此，我得到了my_data的直方图(由海运自动分配的回收箱数量)和一条曲线拟合到直方图。现在，我的问题是如何得到拟合曲线的参数？除数图只是返回ax，我假设它有拟合曲线上的点，而不是参数。
浏览 5提问于2020-03-03得票数 1
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从直方图中获取分布
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我有一个值的数组，我用这些值绘制了直方图，我想知道从获得的直方图中相应的分布。这怎么可能。你能解释一下从直方图中获得适当的概率分布的步骤吗？
浏览 0提问于2016-06-30得票数 0
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我正在尝试使用R中的fitdist函数通过最大似然法将数据拟合到三种不同的分布，以便进行比较。对数正态分布和威布尔分布可以很好地工作，但我很难适应逆高斯分布。我需要指定起始值，但是当我这样做时，我会收到一条错误消息。
浏览 6提问于2018-10-01得票数 2
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我在我的数据直方图上过度绘制了三个密度，使用了denscomp在fitdistrplus包中的R。下面的代码工作得很好，但我不知道如何使线条变粗。我试着去强调威布尔，强调伽马和对数。比例是估计的，所以我试着去拟合一般的形状，而不是精确的值。
在denscomp函数中，我看不到指定行宽的选项。
浏览 0提问于2020-06-19得票数 0
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用枕木拟合给定直方图的分布
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考虑到直方图，而不是数据点，是否有可能做到这一点？在我的例子中，因为直方图有大小为1的整数箱，所以我知道我可以用以下方式推断数据：orig_hist = np.array([10, 5, 3, 2, 1])
在这种情况下，ext_data将保存以下内容：并使用以下方法构建直方图：
np.histogram(ext_data, bin
浏览 11提问于2015-11-17得票数 2
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我正在尝试绘制一组直方图，其中包含原始计数数据(非归一化到密度/pdf)和一条拟合线。但是，我似乎想不出如何绘制不是由pdf函数标准化的拟合线。有没有一种方法可以绘制一条非归一化的线，或者有一个函数可以反转密度计算？现在，我已经得到了以下代码，它适用于归一化直方图和拟合线。sigma)ax.set_xlabel('Millirem
浏览 0提问于2016-12-08得票数 0
a=(0-100)数据需要向100点的钟形曲线移动，这样一旦x超过100，a就会保持在100，不会超过100。我们有许多行的数据被认为是好的、坏的或有问题的。如果一行不好，我们将其计入总和的满值(1.0)。因此，100行o1 bad = 99%成功如果有一行有问题，我们将其计数为1与(可能是.75)的百分比，因此100行有1有问题的结果是99.25%的成功
我想内置一个因子来应用于该值(不良影响或可疑影响)，如果只有1行数据，它将减少到零影响(在任何一种情况下)。所以..。例如:1行有1个坏的或可疑的= 100%成功
浏览 0提问于2010-07-10得票数 1
我试图覆盖一个威布尔概率密度函数(PDF)的右删失数据的直方图上的数据使用包fitdistrplus，但一直无法这样做。
df是一个包含虚拟数据集的data.frame，其格式为我的更大的数据集。我已经成功地覆盖了一个威布尔PDF的直方图，一个非审查版本的这个虚拟数据集(以下)。下图中的左上角图非常接近我的目标，只不过它显示的是非删失数据的PDF，而不是右删失数据。
浏览 4提问于2022-08-07得票数 0
我正在尝试用Python来拟合一些基本的生存模型。问题的症结在于我有大量的观察值，所以我的数据被放入了库中--即每一行都不是一个单一的主题，而是具有共同属性的主题的计数(即，相同的协变量，相同的观察时间，相同的观察结果)。似乎lifelines软件包需要每行观察值来拟合考克斯模型。同样，尝试用scipy.stats.continuous_rv.fit拟合威布尔曲线也会遇到同样的问题。
浏览 6提问于2017-02-22得票数 3
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”？谢谢!
浏览 0提问于2015-03-30得票数 2
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用已知积分进行曲线拟合
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我有一些数据，是一条未知曲线的积分。为了让您感兴趣，数据是海浪能量，而箱体用于表示方向，例如0-15度。如果可能的话，我想在数据上拟合一条曲线，以保存桶内的积分。有没有人知道Python中有什么曲线拟合工具可以做到这一点，例如在scipy内插子包中？编辑：
谢谢你的帮助。如果我这样做了，看起来我会尝试本文第4节中推荐的方法：。
浏览 3提问于2012-07-05得票数 1
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