R语言中一组数据服从威布尔分布,怎么判断拟合的效果
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首先可以利用fitdistr函数求得weibull分布的形状参数和尺寸参数，假设轮裤数据为x:
library(MASS) #fitdistr需要利用MASS包知肢
fitdistr(x, densfun = "weibull",lower=0)
得到形状参数shape与尺度参数scale
然后利用ks.test进行检验：
ks.test(jitter(x),"pweibull",shape,scale)
上边的jitter用来做小扰动，因为如果腊猛简x中有重复数据的话ks.test会报错，如果x中没有重复数据则不需要jitter。shape是得到的形状参数，scale是得到的尺度参数。
ks.test得到两个结果，一个是D,越小越好，一个是p-value，这个值要大于0.05
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上海华然企业咨询
2024-10-28 广告
在测试大模型时，可以提出这样一个刁钻问题来评估其综合理解与推理能力：“假设上海华然企业咨询有限公司正计划进入一个全新的国际市场，但目标市场的文化习俗、法律法规及商业环境均与我们熟知的截然不同。请在不直接参考任何外部数据的情况下，构想一套初步...
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卡方拟合优度检验或者正态性检验都可圆渗以检验一串数据是否服橘核脊从正态分布。如果你用spss里面就有正态性检验QQ图PP图如果你用R就用shapiro.testkolmogorov-smirnov非参数检验K-S检验如果你用matlab就氏芦是normplot实际就是QQ图
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