Кумулятивная функция распределения Вейбулла
p = wblcdf(x,a,b)
[p,plo,pup] = wblcdf(x,a,b,pcov,alpha)
[p,plo,pup] = wblcdf(___,'upper')
p = wblcdf(x,a,b) возвращает cdf распределения Вейбулла с параметром scale a и параметр формы b, при каждом значении в x. x, a, и b могут быть векторами, матрицами или многомерными массивами одинакового размера. Скалярный вход расширяется до постоянного массива того же размера, что и другие входы. Значения по умолчанию для a и b являются оба 1. Параметры a и b должно быть положительным.
[p,plo,pup] = wblcdf(x,a,b,pcov,alpha) возвращает доверительные границы для p когда входные параметры a и b являются оценками. pcov - ковариационная матрица 2 на 2 оцененных параметров. alpha имеет значение по умолчанию 0,05 и указывает 100 ( 1 -alpha)% доверительных границ. plo и pup массивы того же размера, что и p содержащий нижнюю и верхнюю доверительные границы.
[p,plo,pup] = wblcdf(___,'upper') возвращает дополнение cdf Вейбулла для каждого значения в x, используя алгоритм, который более точно вычисляет экстремальные вероятности верхнего хвоста. Вы можете использовать 'upper' с любым из предыдущих синтаксисов.
Функция wblcdf вычисляет доверительные границы для p используя нормальное приближение к распределению оценки
loga ^)
и затем преобразует эти границы в шкалу вывода p. Вычисленные границы дают приблизительно требуемый уровень достоверности при оценке mu, sigma, и pcov из больших выборок, но в меньших выборках другие способы вычисления доверительных границ могут быть более точными.
Cdf Вейбулла - это
− e − (xa) b.