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wblfit

威布尔参数估计

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语法

parmHat = wblfit (x)
[parmHat, parmCI] = wblfit (x)
[parmHat, parmCI] = wblfit (x,α)
(___]= wblfit (x,α,审查)
(___)= wblfit (x,α,审查、频率)
(___)= wblfit (x,α,审查、频率、期权)

描述

例子

parmHat= wblfit (x)返回威布尔分布参数的估计(形状和规模),考虑到样本数据x。

例子

(parmHat,parmCI)= wblfit (x)还返回参数估计的95%置信区间。

(parmHat,parmCI)= wblfit (x,α)指定置信区间的置信水平100(1α)%。

(___)= wblfit (x,α,审查)指定是否每个值xright-censored与否。使用逻辑向量审查1表明观察right-censored和0表示完全观察到的观察。

(___)= wblfit (x,α,审查,频率)指定的频率或重量的观察。

例子

(___)= wblfit (x,α,审查,频率,选项)指定迭代算法优化选项wblfit用来计算最大似然(ml)估计审查。创建选项通过使用函数statset。

你可以通过在[]为α,审查,频率使用默认值。

例子

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打开生活的脚本

产生100从规模威布尔分布的随机数0.8和形状3。

3100年x = wblrnd (0.8, 1);

估计参数的威布尔分布数据。

parmHat = wblfit (x)
parmHat =1×20.7751 - 2.9433
打开生活的脚本

产生100从规模威布尔分布的随机数1和形状2。

x = wblrnd (1 2100 1);

找到95%置信区间估计的参数的威布尔分布数据。

[parmHat, parmCI] = wblfit (x)
parmHat =1×20.9536 - 1.9622
parmCI =2×20.8583 1.6821 1.0596 2.2890

第一行的parmCI包含了下界的置信区间和底部行包含置信区间的上界。

打开生活的脚本

产生100威布尔分布的随机变量与规模2和形状5。

x = wblrnd (5100,1);

显示的算法参数wblfit。

statset (“wblfit”)
ans =结构体字段:显示:‘离开’MaxFunEvals:[]麦克斯特:[]TolBnd: [] TolFun: [] TolTypeFun: [] TolX: 1.0000 e-06 TolTypeX: [] GradObj:雅可比矩阵[]:[]DerivStep: [] FunValCheck:[]健壮:[]RobustWgtFun: [] WgtFun:[]的调子:[]UseParallel: [] UseSubstreams:[]流:{}OutputFcn: []

指定使用名称-值对算法参数的函数的参数statset。改变结果显示(显示),并设置终止对参数(TolX)。

选择= statset (“显示”,“通路”,“TolX”1的军医);%的优化选择

找到毫升使用新的算法参数。

parmhat = wblfit (x,[][],[],选项)
Func-count x f (x)过程2 0.193283 - -0.0172927初始3 0.205467 - 0.00262429插值4 0.203862 2.99018 e-05插值5 0.203862 - 2.99018 e-05插值零在区间[0.193283,0.386565]
parmhat =1×21.9624 - 4.9050

wblfit显示信息的迭代。

输入参数

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样本数据,指定为一个向量。

数据类型:单|双

显著性水平的置信区间,指定为一个标量范围(0,1)。置信水平是100(1α)%,α的置信区间的概率是不包含真正的价值。

例子:0.01

数据类型:单|双

为每个值的审查指标x,指定为一个逻辑向量相同的大小x。用1来观察right-censored和0的观测,完全遵守。

默认值是0的数组,也就是说所有的观察都是完全遵守。

数据类型:逻辑

频率或重量的观测,指定为一个非负向量大小是一样的x。的频率输入参数通常包含非负整数中相应的元素x,但可以包含任何非负价值。

获得一个数据集的加权毫升审查,指定重量的观测,规范化的观察x。

默认是1 s的数组,也就是说每个元素的一个观察x。

数据类型:单|双

优化选项,指定为一个结构。选项确定控制参数的迭代算法wblfit用来计算毫升审查数据。

创建选项通过使用函数statset或通过创建一个结构数组包含字段和值在这个表中描述。

字段名 价值 默认值
显示

数量的信息显示的算法。

  • “关闭”——显示任何信息

  • “最后一次”——显示最终的输出

  • “通路”——显示迭代输出

 “关闭”
TolX

终止对参数,指定为一个积极的标量

 1 e-8

您还可以输入statset ('wblfit”)在命令窗口中看到的字段的名称和默认值wblfit包括在选项结构。

例子:statset(“显示”、“iter”)指定要显示的信息的每一步迭代算法。

数据类型:结构体

输出参数

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估计的参数一个(规模)和b(威布尔分布的形状),返回一个行向量。

置信区间的平均参数威布尔分布,作为一个2×2矩阵向量返回包含的上下界限100(1α)%置信区间。

第一行和第二行对应的置信区间的上下边界,分别。

选择功能

wblfit是一个特定于威布尔分布函数。统计和机器学习工具箱™也提供了通用的功能大中型企业,fitdist,paramci和分布更健康应用程序,它支持各种概金宝app率分布。

  • 大中型企业返回毫升和ml的置信区间参数的各种概率分布。您可以指定的概率分布的名字或一个定制的概率密度函数。

  • 创建一个WeibullDistribution通过数据拟合分布概率分布对象使用fitdist函数或分布更健康应用程序对象的属性一个和b存储参数估计。获取参数的置信区间估计,通过对象paramci。

扩展功能

C / c++代码生成
生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。

版本历史

之前介绍过的R2006a

另请参阅

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