weibull

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使用SCIPY.OPTIMIZE.FMIN_CG提取威布爾分佈參數

我試圖提取滿足一定均值和方差的威布爾分佈參數（形狀'k'和比例'lambda'）。在這個例子中，平均值是4，方差是8.它是一個2-未知數和2-方程式的問題。由於此算法適用於Excel 2010的GRG解算器，因此我確信它是關於我構思問題的方式，或者可能是我正在使用的庫。我不太熟悉優化庫，所以請讓我知道錯誤在哪裏。下面是腳本： from scipy.optimize import fmin_cg

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從「fitdistr」命令

開始威布爾累積分佈函數我用fitdistr函數自R MASS包來調整威布爾2個參數的概率密度函數（pdf）。這是我的代碼： require(MASS) h = c(31.194, 31.424, 31.253, 25.349, 24.535, 25.562, 29.486, 25.680, 26.079, 30.556, 30.552, 30.412, 29.344, 26.072, 28

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如何繪製survreg生成的生存曲線（R的包存活）？

我在試圖擬合威布爾模型並繪製生存數據。數據只有一個協變量，隊列，從2006年到2010年。因此，有什麼想法可以添加到以下兩行代碼中，以繪製2010年隊列的生存曲線？ library(survival) s <- Surv(subSetCdm$dur,subSetCdm$event) sWei <- survreg(s ~ cohort,dist='weibull',data=subSetCdm

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估計Weibull密度參數（錯誤：「...'vmmin'中的初始值不是有限的」）

我試圖估計數據集的形狀和比例。我用兩種不同的方式和兩個我得到一個錯誤信息：首先，我試圖通過使用survey包的時刻： survreg(Surv(all.ws)~1, dist="weibull") 我得到的錯誤信息： invalid survival times for this distribution 二，我試過用fitdistr()功能： fitdistr(all.ws, densf

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Opencart營銷活動未跟蹤訂單數量

我在Opencart中創建了營銷活動（從營銷/市場營銷/添加Champain），並且我已正確使用該網址來訂購產品。但似乎只跟蹤點擊次數，並沒有跟蹤訂購商品的數量，因此在網址中使用了跟蹤ID。如何使用此營銷活動啓用有序的產品跟蹤？有沒有任何回答同樣的問題： here和here

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重尾分佈 - 韋伯

我知道威布爾分佈具有子指數重尾行爲時，形狀參數爲< 1.我需要證明該使用重尾分佈的極限定義：對所有人如何合併累積分佈函數（CDF）或Weibull分佈的任何其他方程特徵以證明此限制成立？

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擬合R中的3參數Weibull分佈

我一直在R中進行一些數據分析，並試圖找出如何將我的數據擬合成3參數威布爾分佈。我發現如何使用2參數Weibull來做到這一點，但是卻發現如何用3參數來做到這一點。這裏是我如何配合使用fitdistr從MASS包（）函數的數據： y <- fitdistr(x[[6]], 'weibull') x[[6]]是我的數據的一個子集，y是我在哪裏存儲擬合的結果。

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Seed Pylab的隨機數發生器？

我一直在淘網和文檔無濟於事。我可以種子random但不是mtrand發生器（我相信嗎？），沒有命令似乎工作。 from pylab import * # >> seed random number generator << print '%.3f' % weibull(2) print '%.3f' % weibull(2) 我希望這兩個字符串產生相同的結果。我在更復雜的設置中使用該功