Statistics and Machine Learning Toolbox™ 提供了几种处理威布尔分布的方法。
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可通过对样本数据进行概率分布拟合或通过指定参数值来创建概率分布对象
WeibullDistribution
。然后使用对象函数来计算分布、生成随机数等。
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使用
分布拟合器
以交互方式处理威布尔分布。您可以从该 App 中导出对象并使用对象函数。
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将分布特定的函数与指定的分布参数结合使用。分布特定的函数可以接受多种威布尔分布的参数。
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将一般分布函数（
cdf
、
icdf
、
pdf
、
random
）与指定的分布名称 (
'Weibull'
) 和参数结合使用。
要了解威布尔分布，请参阅
Weibull Distribution
。
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分布拟合器
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对数据进行概率分布拟合
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概率分布函数
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Interactive density and distribution plots
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WeibullDistribution
对象函数
创建
WeibullDistribution
对象
使用
WeibullDistribution
对象
cdf
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累积分布函数
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gather
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Gather properties of
Statistics and Machine Learning Toolbox
object from GPU
(自 R2020b 起)
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icdf
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逆累积分布函数
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iqr
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Interquartile range of probability distribution
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mean
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概率分布的均值
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median
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Median of probability distribution
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negloglik
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Negative loglikelihood of probability distribution
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paramci
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Confidence intervals for probability distribution parameters
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pdf
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概率密度函数
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plot
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Plot probability distribution object
(自 R2022b 起)
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proflik
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Profile likelihood function for probability distribution
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random
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随机数
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std
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概率分布的标准差
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truncate
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Truncate probability distribution object
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var
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Variance of probability distribution
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分布特定的函数
wblcdf
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Weibull cumulative distribution function
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wblpdf
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Weibull probability density function
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wblinv
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Weibull inverse cumulative distribution function
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wbllike
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Weibull negative log-likelihood
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wblstat
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Weibull mean and variance
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wblfit
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Weibull parameter estimates
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wblrnd
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威布尔随机数
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wblplot
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Weibull probability plot
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最大似然估计
mle
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Maximum likelihood estimates
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mlecov
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Asymptotic covariance of maximum likelihood estimators
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Weibull Distribution
The Weibull pdf is an appropriate analytical tool for modeling the breaking
strength of materials. Current usage also includes reliability and lifetime
modeling.
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Three-Parameter Weibull Distribution
Find maximum likelihood estimates (MLEs) for the three-parameter Weibull
distribution with scale, shape, and location parameters.
