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我想知道为什么带有预建函数 dweibull.pdf 的 weibull pdf 的值或多或少是它们应该的一半

我做了一个测试。对于相同的 x，我两次为 A=10 和 K=2 创建了 weibull pdf，一次是自己编写公式，另一次是使用 dweibull 的预构建函数。

import numpy as np
from scipy.stats import exponweib,dweibull
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.figure import Figure
K=2.0
A=10.0
x=np.arange(0.,20.,1)
#own function
def weib(data,a,k):
    return (k / a) * (data / a)**(k - 1) * np.exp(-(data / a)**k)

pdf1=weib(x,A,K) 
print sum(pdf1)

#prebuilt function            
dist=dweibull(K,1,A)
pdf2=dist.pdf(x)
print sum(pdf2)

f=plt.figure()
suba=f.add_subplot(121)
suba.plot(x,pdf1)
suba.set_title('pdf dweibull')
subb=f.add_subplot(122)
subb.plot(x,pdf2)
subb.set_title('pdf own function')
f.show()

dweibull 的 pdf 值似乎是一半，但这是错误的，因为总和应该是 1，而不是 dweibull 的 0.5 左右。通过自己编写公式，总和约为 1[在此处输入图像描述

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1 回答 1

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scipy.stats.dweibull实现双威布尔分布。它的支持是真正的路线。您的函数weib对应于 scipyweibull_min发行版的 PDF。

将您的功能weib与weibull_min.pdf：

In [128]: from scipy.stats import weibull_min

In [129]: x = np.arange(0, 20, 1.0)

In [130]: K = 2.0

In [131]: A = 10.0

您的实施：

In [132]: weib(x, A, K)
Out[132]: 
array([ 0.        ,  0.019801  ,  0.03843158,  0.05483587,  0.0681715 ,
        0.07788008,  0.08372116,  0.0857677 ,  0.08436679,  0.08007445,
        0.07357589,  0.0656034 ,  0.05686266,  0.04797508,  0.03944036,
        0.03161977,  0.02473752,  0.01889591,  0.014099  ,  0.0102797 ])

scipy.stats.weibull_min.pdf：

In [133]: weibull_min.pdf(x, K, scale=A)
Out[133]: 
array([ 0.        ,  0.019801  ,  0.03843158,  0.05483587,  0.0681715 ,
        0.07788008,  0.08372116,  0.0857677 ,  0.08436679,  0.08007445,
        0.07357589,  0.0656034 ,  0.05686266,  0.04797508,  0.03944036,
        0.03161977,  0.02473752,  0.01889591,  0.014099  ,  0.0102797 ])

顺便说一句，您的这行代码有一个错误：

dist=dweibull(K,1,A)

参数的顺序是shape, location, scale，因此您将 location 参数设置为 1。这就是为什么第二个图中的值被移动了 1 的原因。那条线应该是

dist = dweibull(K, 0, A)
于 2016-06-30T23:17:48.913 回答