Distribución de Weibull

Ajuste, evalúe y genere muestras aleatorias a partir de una distribución de Weibull

Statistics and Machine Learning Toolbox™ ofrece distintas formas de trabajar con la distribución de Weibull.

Cree un objeto de distribución de probabilidad WeibullDistribution ajustando una distribución de probabilidad a los datos de muestra o especificando los valores de los parámetros. Después, utilice las funciones del objeto para evaluar la distribución, generar números aleatorios, etc.
Trabaje con la distribución de Weibull de forma interactiva utilizando la app Distribution Fitter. Puede exportar un objeto de la app y utilizar las funciones del objeto.
Utilice las funciones específicas de la distribución con los parámetros de distribución especificados. Las funciones específicas de la distribución pueden aceptar parámetros de varias distribuciones de Weibull.
Utilice funciones de distribución genéricas (cdf, icdf, pdf, random) con un nombre de distribución específico ('Weibull') y parámetros.

Para obtener información sobre la distribución de Weibull, consulte Weibull Distribution.

Objetos

WeibullDistribution Objeto de distribución de probabilidad de Weibull

Distribution Fitter	Ajustar distribuciones de probabilidad a datos
Probability Distribution Function	Interactive density and distribution plots

`makedist`	Create probability distribution object
`fitdist`	Ajustar un objeto de distribución de probabilidad a datos

`cdf`	Función de distribución acumulativa
`gather`	Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
`icdf`	Función de distribución acumulativa inversa
`iqr`	Interquartile range of probability distribution
`mean`	Mean of probability distribution
`median`	Median of probability distribution
`negloglik`	Negative loglikelihood of probability distribution
`paramci`	Confidence intervals for probability distribution parameters
`pdf`	Función de densidad de probabilidad
`plot`	Plot probability distribution object
`proflik`	Profile likelihood function for probability distribution
`random`	Números aleatorios
`std`	Standard deviation of probability distribution
`truncate`	Truncate probability distribution object
`var`	Variance of probability distribution

`wblcdf`	Weibull cumulative distribution function
`wblpdf`	Weibull probability density function
`wblinv`	Weibull inverse cumulative distribution function
`wbllike`	Weibull negative log-likelihood
`wblstat`	Weibull mean and variance
`wblfit`	Weibull parameter estimates
`wblrnd`	Weibull random numbers
`wblplot`	Weibull probability plot

`mle`	Maximum likelihood estimates
`mlecov`	Asymptotic covariance of maximum likelihood estimators

`distributionFitter`	Open Distribution Fitter app
`histfit`	Histograma con un ajuste de distribución
`plot`	Plot probability distribution object
`qqplot`	Quantile-quantile plot
`randtool`	Interactive random number generation
`wblplot`	Weibull probability plot

Weibull Distribution
The Weibull pdf is an appropriate analytical tool for modeling the breaking strength of materials. Current usage also includes reliability and lifetime modeling.
Three-Parameter Weibull Distribution
Find maximum likelihood estimates (MLEs) for the three-parameter Weibull distribution with scale, shape, and location parameters.