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ワイブル分布

ワイブル分布から無作為標本を近似、評価および生成

Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、ワイブル分布を処理する方法がいくつか用意されています。

  • 確率分布を標本データにあてはめるかパラメーター値を指定することにより、確率分布オブジェクトWeibullDistributionを作成します。そして、オブジェクト関数を使用して、分布の評価や乱数の生成などを行います。

  • Distribution Fitterアプリを使用して、ワイブル分布を対話的に処理します。オブジェクトをアプリからエクスポートしてオブジェクト関数を使用できます。

  • 分布パラメーターを指定して、分布特有の関数を使用します。分布特有の関数では、複数のワイブル分布についてのパラメーターを受け入れることができます。

  • 分布名 ('Weibull') とパラメーターを指定して、汎用の分布関数 (cdf、icdf、pdf、random) を使用します。

ワイブル分布の詳細については、ワイブル分布を参照してください。

オブジェクト

WeibullDistribution ワイブル確率分布オブジェクト

アプリ

Distribution Fitter 確率分布でデータを近似
確率分布関数 対話による密度および分布のプロット

関数

すべて展開する

WeibullDistributionオブジェクトの作成

makedist 確率分布オブジェクトの作成
fitdist データへの確率分布オブジェクトの近似

WeibullDistributionオブジェクトの処理

cdf 累積分布関数
gather GPU からのStatistics and Machine Learning Toolboxオブジェクトのプロパティの収集
icdf 逆累積分布関数
iqr 四分位数間範囲
mean 確率分布の平均
median 確率分布の中央値
negloglik 確率分布の負の対数尤度
paramci 確率分布パラメーターの信頼区間
pdf 確率密度関数
proflik 確率分布のプロファイル尤度関数
random 乱数
std 確率分布の標準偏差
truncate 確率分布オブジェクトの打ち切り
var 確率分布の分散
wblcdf ワイブル累積分布関数
wblpdf ワイブル確率密度関数
wblinv ワイブル逆累積分布関数
wbllike ワイブル負の対数尤度
wblstat ワイブル平均と分散
wblfit ワイブル パラメーターの推定値
wblrnd ワイブル乱数
wblplot ワイブル確率プロット
mle 最尤推定
mlecov 最尤推定量の漸近共分散
distributionFitter Distribution Fitter アプリを開く
histfit 分布近似をもつヒストグラム
qqplot 分位数-分位数プロット
randtool 対話形式の乱数発生
wblplot ワイブル確率プロット

トピック

  • ワイブル分布

    ワイブル確率密度関数は、材料の破壊強度のモデル化に適している解析ツールです。現在は、信頼性や寿命のモデル化に適用されています。

  • Three-Parameter Weibull Distribution

    Find maximum likelihood estimates (MLEs) for the three-parameter Weibull distribution with scale, shape, and location parameters.