За вики Распределение Вейбулла , CDF для распределения Вейбулла определяется как: Weibull_CDF_Function
И мы можем преобразовать это в: Weibull_CDF_Function_Transform
И мы рассматриваем Weibull_CDF_Function_Trasnform_Define
Это станет Weibull_CDF_Transform_to_Linear
Так что мы можем использовать линейную регрессию, чтобы соответствовать a и b чтобы получить k и lambda для этого 2-параметра.
Я могу использовать scipy.stats.weibull_min.fit([1,2,3,4,5], floc=0), чтобы получить k=2.293823 и lambda=3.394289, и у меня также есть ReliaSoft Weibull ++ и использовать MLE Maximum Оценщик вероятности соответствует [1,2,3,4,5] и получает k=2.293766 и lambda=3.394280. Я хочу знать, почему они разные, и как я могу получить F(x) для [1,2,3,4,5], чтобы я мог проверить k и lambda с помощью линейной регрессии?