R语言中一组数据服从威布尔分布,怎么判断拟合的效果

Posted 2023-05-08

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了R语言中一组数据服从威布尔分布,怎么判断拟合的效果相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

首先可以利用fitdistr函数求得weibull分布的形状参数和尺寸参数，假设数据为x:

library(MASS) #fitdistr需要利用MASS包
fitdistr(x, densfun = "weibull",lower=0)

得到形状参数shape与尺度参数scale

然后利用ks.test进行检验：

ks.test(jitter(x),"pweibull",shape,scale)

上边的jitter用来做小扰动，因为如果x中有重复数据的话ks.test会报错，如果x中没有重复数据则不需要jitter。shape是得到的形状参数，scale是得到的尺度参数。

ks.test得到两个结果，一个是D,越小越好，一个是p-value，这个值要大于0.05

参考技术A 卡方拟合优度检验或者正态性检验都可以检验一串数据是否服从正态分布。如果你用spss里面就有正态性检验QQ图PP图如果你用R就用shapiro.testkolmogorov-smirnov非参数检验K-S检验如果你用matlab就是normplot实际就是QQ图

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韦布尔分布，即韦伯分布（Weibull distribution），又称韦氏分布或威布尔分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。

威布尔分布在可靠性工程中被广泛应用，尤其适用于机电类产品的磨损累计失效的分布形式。由于它可以利用概率值很容易地推断出它的分布参数，被广泛应用于各种寿命试验的数据处理。

为了在R中绘制威布尔分布的概率密度函数（probability density functi

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