我想估计3p威布尔分布的尺度，形状和阈值参数。 我到目前为止已经做的是以下几点： 指的这个帖子，Fitting a 3 parameter Weibull distribution in R 我用过的功能 EPS = sqrt(.Machine$double.eps) # "epsilon" for very small numbers
llik.weibull <- function(sha
使用SciPy，我试图从this question重现威布尔拟合。 import numpy as np
from scipy.stats import genextreme
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.array([37.50,46.79,48.30,46.04,43.40,39.25,38.49,49.51,40.38,36.98,4
我有一个数据集，我想适合已知的概率分布。目的是在数据生成器中使用拟合的PDF - 这样我就可以从已知的（合适的）PDF中采样数据。数据将用于模拟目的。目前我只是从正态分布抽样，与实际数据不一致，因此模拟结果不准确。 我第一次想用下面的方法： Fitting empirical distribution to theoretical ones with Scipy (Python)? 我首先想到的是
我想创建一个QQ图来测试，如果我的数据可以由Weibull分布使用命令 建模使用数据 x =c(3.367, 0.769,0.8,1,1.2)
qqplot(x,'weibull')
我不断收到带有与错误 "In xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : NAs introduced by coercion"
，并找不出原因。这是否意味着我无法将We