我花了相当大的努力和搜索尝试子类scipy.stats.rv_continuous
化以生成 Weibull 概率分布的新参数化 ( weibull_max
),但不明白应该如何完成。我正在尝试将分布设置为能够使用 pdf、cdf、随机变量和拟合方法。
我可以使用以下独立函数生成所需的 pdf:
def weibull3P_pdf(x, shape, thres=0, loc=0, scale=1):
return np.flip(scistats.weibull_max
.pdf(-x - thres, shape,
loc=loc, scale=scale))
有人会猜测以下应该可以工作:
class weibull3P_gen(scistats.rv_continuous):
def _argcheck(self, c, k):
return (c > 0) & (k < 0)
def _get_support(self, c, k):
return k, -k
def _pdf(self, x, c, k):
# Adjusted accordingly from weibull_max._pdf
return c * pow(-x - k, c - 1) * np.exp(-pow(-x - k, c))
weibull3P = weibull3P_gen(name="weibull3P")
但该pdf
方法不会产生相同的结果。欢迎任何指点。