Доверительные интервалы параметра Scipy Weibull

Я использовал Matlab для подгонки данных к распределению Вейбулла, используя [paramhat, paramci] = wblfit(data, alpha). Это дает параметры формы и масштаба для распределения Вейбулла, а также доверительные интервалы для каждого значения.

Я пытаюсь использовать Scipy для выполнения разумной задачи и могу легко получить параметры с помощью scipy.stats.weibull_min.fit, но я не могу найти способ получить доверительные интервалы для vlauee. Предлагает ли Scipy эту функциональность? Или мне нужно самому написать оценку доверительных интервалов MLE?


python scipy weibull
person bootsonfire    schedule 10.01.2019    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Вы можете использовать scipy.optimize.curve_fit, чтобы подогнать распределение Вейбулла к вашим данным. Это также даст вам ковариацию и, таким образом, вы сможете оценить ошибку подобранных параметров.

person F. Win    schedule 10.01.2019