期刊：arXiv, 2018年3月13日 网址： http://www.zhuanzhi.ai/document/34a1e75e4ab744eec51bb1b8096a13b4 3.WHAI: Weibull...topic model, making it both scalable to big corpora and fast in out-of-sample prediction, we develop Weibull...generative network of WHAI has a hierarchy of gamma distributions, while the inference network of WHAI is a Weibull...deterministic-upward deep neural network, and a stochastic-downward deep generative model based on a hierarchy of Weibull...The Weibull distribution can be used to well approximate a gamma distribution with an analytic Kullback-Leibler
线性方程 二次多项式 凹/凸曲线（无拐点） 指数方程 渐近方程 负指数方程 幂曲线方程 对数方程 矩形双曲线 Sigmoid 曲线 逻辑方程 Gompertz 方程 对数-逻辑方程（Hill 方程） Weibull...类型 1 Weibull 类型 2 具有最大值的曲线 Brain-Cousens 方程 多项式 多项式是描述生物过程的最灵活的工具。...1） 类型 1 Weibull 曲线与替代 Gompertz 曲线的对数-逻辑曲线相似。...Weibull 曲线（类型 2） 类型 2 Weibull 曲线与 Gompertz 曲线的对数-逻辑曲线相似。方程如下： 参数与上述其他 S 型曲线的含义相同。...我们将对这些 Weibull 曲线拟合数据集。 plot(model, main = "Weibull functions") plo
---- 7，weibull回归，有时中文音译为威布尔回归。weibull回归估计你可能就没大听说过了，其实这个名字只不过是个噱头，吓唬人而已。...参数检验和非参数检验的优缺点我也在前面文章里通俗介绍了，如果数据符合weibull分布，那么直接套用weibull回归当然是最理想的选择，他可以给出你最合理的估计。...如果数据不符合weibull分布，那如果还用weibull回归，那就套用错误，肯定结果也不会真实到哪儿去。...所以说，如果你能判断出你的数据是否符合weibull分布，那当然最好的使用参数回归，也就是weibull回归。但是如果你实在没什么信心去判断数据分布，那也可以老老实实地用cox回归。...weibull回归就像是量体裁衣，把体形看做数据，衣服看做模型，weibull回归就是根据你的体形做衣服，做出来的肯定对你正合身，对别人就不一定合身了。
结果如下： # weibull distribution di <- "weibull" # exponential distribution dp <- list(shape=5.4766,scale...y = "Sample Quantiles") + theme_bw() + theme(panel.grid = element_blank()) p2 可以看到该数据集更适合使用 Weibull
("power","loga","koba","mmf","monod", "negexpo","chapman","weibull3...: √ > monod : √ > negexpo : √ > chapman : Warning: could not compute parameters statistics > weibull3...SAR: Power, Logarithmic, Kobayashi, MMF, Monod, Negative exponential, Chapman Richards, Cumulative Weibull
目录 正态分布 指数分步 γ(伽玛)分布 weibull分布 F分布 T分布 β(贝塔)分布 χ2(卡方)分布 均匀分布 1....指数分布是伽玛分布和weibull分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。...指数分布可以看作当weibull分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。 1). 概率密度函数 ?...4. weibull分布 weibull(韦伯)分布，又称韦氏分布或威布尔分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。Weibull分布能被应用于很多形式，分布由形状、尺度（范围）和位置三个参数决定。...该检验原假设为H0:数据集符合weibull分布，H1:样本所来自的总体分布不符合weibull分布。令F0(x)表示预先假设的理论分布，Fn(x)表示随机样本的累计概率(频率)函数.
方法论 采用Weibull 分布外推在7本书中的各个角色的生存概率。Weibull分布提供了一种建立危险函数( hazard function )模型的方法。...Weibull分布主要依赖与两个参数，k和lambda，这两个参数决定了Weibull分布的形状。 在参数估计之前我们选取均匀分布作为先验概率。
Weibull分布可以对于厚尾性质有所度量。当然其他类型的如Beta分布，__对数正态、Gumbel分布等也可以度量厚尾，具体的思路和计算方法与此相同，这里主要以Weibull分布为例进行介绍。...Weibull分布密度函数形式如下： Weibull分布函数要求随机变量大于0，实际中可以通过指数变换得到。...同样考虑例中的HS300指数日度数据，其采用Weibull分布法计算VaR的R代码如下： #weibull分布法 rdata<-ex(re) #将收益率数据指数化，使其保持大于0lgbull<untion...分布法得到的99%置信水平下每日最大可能损失是5.59%，比正太分布得出的__VaR__高得多，体现了Weibull分布对于尾部和极端风险给予了更大的重视，显得更加保守。...最后计算出的99%置信水平下，每日最大可能损失值为4.96%，远大于正态分布法所得到的数值，与Weibull分布法得出的数值较为接近。
的模拟可用的分布有12种：c("lnorm", "bs", "gamma","geom", "ls","mzsm", "nbinom","pareto", "poilog", "power", "powbend","weibull
7）weibull回归 中文有时音译为威布尔回归。关于生存资料的分析常用的是cox回归，这种回归几乎统治了整个生存分析。但其实夹缝中还有几个方法在顽强生存着，而且其实很有生命力。...weibull回归就是其中之一。cox回归受欢迎的原因是它简单，用的时候不用考虑条件（除了等比例条件之外），大多数生存数据都可以用。...而weibull回归则有条件限制，用的时候数据必须符合weibull分布。如果数据符合weibull分布，那么直接套用weibull回归自然是最理想的选择，它可以给出最合理的估计。...如果数据不符合weibull分布，那如果还用weibull回归，那就套用错误，结果也就会缺乏可信度。...weibull回归就像是量体裁衣，把体形看做数据，衣服看做模型，weibull回归就是根据某人实际的体形做衣服，做出来的也就合身，对其他人就不一定合身了。
TBILLPRICE, TBILLYIELD, TEXTJOIN, TIME, TRANSPOSE, TRIMMEAN, VALUE, VAR, VAR.S, VARA, VARPA, VDB, WEEKDAY, WEIBULL..., WEIBULL.DIST, XIRR, XLOOKUP, XNPV, XOR, YEAR, YEARFRAC, YIELD, YIELDDISC, YIELDMAT, Z.TEST, ZTEST,
指数分布 exp 泊松分布 pois F分布 f Wilcoxon符号秩分布 signrank Gamma分布 gamma t分布 t 几何分布 geom 均匀分布 unif 超几何分布 hyper Weibull...分布 weibull 对数正态分布 lnom Wilcoxon秩和分布 wilcox 举一个正态分布的例子： 在区间[-3, 3]上绘制标准正态曲线 代码： x <- pretty(c(-3,3),
“这种新的分布比观测到的数据拟合得明显好于Weibull。” Byers说，如果没有Mathematica，他将面临手工解决方程式的繁琐且耗时的任务。
实际敞口是根据韦伯分布（Weibull）模拟得出，范围从小于 1 到 50。 债务人的平均无条件违约概率根据卡方分布（chi-square）模拟得出，为 1％。
此应用程序包含多个内置核，包括 beta gamma、广义逆高斯、广义 Weibull 和对数正态，而且用户可以通过自己编写 MATLAB 函数来对内置核进行扩展。...图2隐含波动曲线及使用广义 Weibull 核、主成分分析和 17阶 展开式估算出的 RND值。
基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…]) 13、wblrnd() 生成服从威布尔(Weibull)分布的随机数。其分布有2个参数：scale参数A和shape参数B。...下图是A=3，B=2的Weibull分布的PDF图形。 ?
Von Mises circular distribution. wald Wald (inverse Gaussian) distribution. weibull...Weibull distribution. zipf Zipf's distribution over ranked data. ======
low, high, size]) 均匀分布 vonmises(mu, kappa[, size]) von Mises分布 wald(mean, scale[, size]) 瓦尔德（逆高斯）分布 weibull...(a[, size]) Weibull 分布 zipf(a[, size]) 齐普夫分布 随机数生成器 RandomState Container for the Mersenne Twister
, high, size]) 均匀分布 vonmises(mu, kappa[, size]) von Mises分布 wald(mean, scale[, size]) 瓦尔德（逆高斯）分布 weibull...(a[, size]) Weibull 分布 zipf(a[, size]) 齐普夫分布 代码示例 (1)正态分布 import numpy as np import matplotlib.pyplot
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