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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