一、有人知道什么是韦伯分布吗
1、韦伯分布是连续性的概率分布，其概率密度为：
2、其中，x是随机变量，λ>0是比例参数（scale parameter），k>0是形状参数（shape
3、显然，它的累积分布函数是扩展的指数分布函数，而且，Weibull
4、distribution与很多分布都有关系。如，当k=1，它是指数分布；k=2且时，是Rayleigh distribution（瑞利分布）。
5、k<1的值表示故障率随时间减小。如果存在显着的“婴儿死亡率”或有缺陷的物品早期失效，并且随着缺陷物品被除去群体，故障率随时间降低，则发生这种情况。
6、在创新扩散的背景下，这意味着负面的口碑：危险功能是采用者比例的单调递减函数;
7、k= 1的值表示故障率随时间是恒定的。这可能表明随机外部事件正在导致死亡或失败。威布尔分布减小到指数分布;
8、k> 1的值表示故障率随时间增加。如果存在“老化”过程，或者随着时间的推移更可能失败的部分，就会发生这种情况。在创新扩散的背景下，这意味着积极的口碑：危险功能是采用者比例的单调递增函数。
9、参考资料来源：百度百科-韦布尔分布
二、如何使用韦伯分布函数
1、威布尔分布（Weibull distribution），又称韦伯分布或韦布尔分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。
2、威布尔分布：在可靠性工程中被广泛应用，尤其适用于机电类产品的磨损累计失效的分布形式。由于它可以利用概率值很容易地推断出它的分布参数，被广泛应用于各种寿命试验的数据处理。
3、其中，λ＞0是尺度参数(Scale parameter)，也叫比例参数，k＞0是形状参数(Shape parameter)。Weibull分布累积分布函数是扩展的指数分布函数，而且，Weibull distribution与很多分布都有关系。
4、如，当k=1，它是指数分布；k=2时，是Rayleigh distribution(瑞利分布)。X是随机变量，是位置参数，这个参数可正可负，通常为正值或等于零，正值表示时间延滞，简称时滞。
5、x＞0时，p(x)=aλx^(a-1)exp(-λx^a).
6、x＞0时，F(x)=∫aλt^(a-1)exp(-λt^a)dt积分(0,x)
三、韦伯分布与正态分布的区别
韦伯分布与正态分布的没有区别，因为，韦伯分布与正态分布的没有区别的，所以说，韦伯分布也就是说，韦伯的分布，而正态分布也就是说，正态的分布，无论怎么说，韦伯分布和正态分布也就是说，韦伯的分布和正态的分布，因此，没有区别没有区别的。
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