威布尔weibull distribution
data = wblrnd(0.5,0.8,100,1);
生成威布尔随机函数,尺寸参数为0.5,形状参数为0.8,生成数列100行,一列;
parmhat = wblfit(data)
对data的进行威布尔拟合,返回拟合的两个值
翻译了一下:[PARMHAT,PARMCI] = WBLFIT(X,ALPHA,CENSORING)
给定右截尾样本数据X,计算Weibull分布在取尺度参数A,
形状参数B的极大似然估计及其置信度为100(1-ALPHA)区间估计。
其中,CENSORING是与X同尺寸的0或1构成的向量。
[PARMHAT,PARMCI]= WBLFIT(X,ALPHA,CENSORING,FREQ)
给定右截尾样本数据X,计算Weibull分布在取尺度参数A,
形状参数B的极大似然估计及其置信度为100(1-ALPHA)区间估计。
其中其中,CENSORING是与X同尺寸的0或1构成的向量,
FREQ为截尾样本X所对应的观察频数。不会用这个
0个样本,70小时定时截尾,6个样本发生故障,
数据为10,20,35,52,56,63,然后我定义
data=[10,20,35,52,56,63,70,70,70,70],
censoring=[0,0,0,0,0,0,1,1,1,1]
然后运行[a,b]=wblfit(data,0.05,censoring)得出结果
a =
74.6426 1.6194
b =
44.5897 0.7795
124.9509 3.3645
a为平均寿命和形状参数,b为寿命的置信区间和形状参数的置信区间,
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