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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当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。

  • 分布フィッター 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

分布フィッター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
gatherGPU からの Statistics and Machine Learning Toolbox オブジェクトのプロパティの収集 (R2020b 以降)
icdf逆累積分布関数
iqr確率分布の四分位数間範囲
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
plot確率分布オブジェクトのプロット (R2022b 以降)
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分布フィッター アプリを開く
histfit分布近似をもつヒストグラム
plot確率分布オブジェクトのプロット (R2022b 以降)
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。

  • 3 パラメーター ワイブル分布

    スケール、形状、および位置のパラメーターをもつ 3 パラメーター ワイブル分布の最尤推定 (MLE) を求める。