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python - 使用 Scipy 拟合 Weibull 分布

coder 2023-05-23 原文

我正在尝试重新创建最大似然分布拟合，我已经可以在 Matlab 和 R 中做到这一点，但现在我想使用 scipy。特别是，我想估计我的数据集的 Weibull 分布参数。

我试过这个:

import scipy.stats as s
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def weib(x,n,a):
    return (a / n) * (x / n)**(a - 1) * np.exp(-(x / n)**a)

data = np.loadtxt("stack_data.csv")

(loc, scale) = s.exponweib.fit_loc_scale(data, 1, 1)
print loc, scale

x = np.linspace(data.min(), data.max(), 1000)
plt.plot(x, weib(x, loc, scale))
plt.hist(data, data.max(), density=True)
plt.show()

得到这个:

(2.5827280639441961, 3.4955032285727947)

还有一个如下所示的分布:

看完这篇http://www.johndcook.com/distributions_scipy.html之后我一直在使用exponweib .我还尝试了 scipy 中的其他 Weibull 函数(以防万一!)。

在 Matlab 中(使用分布拟合工具 - 见截图)和在 R 中(使用 MASS 库函数 fitdistr 和 GAMLSS 包)我得到 a (loc) 和 b (scale) 参数更像 1.58463497 5.93030013。我相信这三种方法都使用最大似然法进行分布拟合。

我已经发布了我的数据 here如果你想试一试!为了完整起见，我使用的是 Python 2.7.5、Scipy 0.12.0、R 2.15.2 和 Matlab 2012b。

为什么我得到不同的结果!？

最佳答案

我的猜测是，您想估计形状参数和 Weibull 分布的比例，同时保持位置固定。修复 loc 假设您的数据和分布的值为正，下限为零。

floc=0 保持位置固定为零，f0=1 保持指数威 bool 的第一个形状参数固定为 1。

>>> stats.exponweib.fit(data, floc=0, f0=1)
[1, 1.8553346917584836, 0, 6.8820748596850905]
>>> stats.weibull_min.fit(data, floc=0)
[1.8553346917584836, 0, 6.8820748596850549]

与直方图相比，拟合看起来不错，但不是很好。参数估计值比您提到的来自 R 和 matlab 的估计值要高一些。

更新

我能得到的最接近现在可用的图的是不受限制的拟合，但使用的是起始值。情节仍然没有那么高峰。注意前面没有 f 的 fit 值用作起始值。

>>> from scipy import stats
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot(data, stats.exponweib.pdf(data, *stats.exponweib.fit(data, 1, 1, scale=02, loc=0)))
>>> _ = plt.hist(data, bins=np.linspace(0, 16, 33), normed=True, alpha=0.5);
>>> plt.show()

关于python - 使用 Scipy 拟合 Weibull 分布，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17481672/

Weibullpythoncodedatasectionnumpyscipydistribution

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