python拟合威布尔参数_如何拟合威布尔分布？

我完全被拟合威布尔分布搞糊涂了weibull_params = sp.stats.exponweib.fit(df.speed, floc=0, f0=1)

# Returns (1, 1.7358162061451901, 0, 9.4955614228786978)exponweib.pdf(x, a, c) =

a * c * (1-exp(-x**c))**(a-1) * exp(-x**c)*x**(c-1)

但在维基百科里，PDF是

另外，如果对返回的参数使用exponweib.pdf，则会得到不同的结果df['speed'].hist(bins=arange(0, df.speed.max()), alpha=0.5, normed=True)

def weib(x,lamb,k):

return (k / lamb) * (x / lamb)**(k-1) * np.exp(-(x/lamb)**k)

k_shape, lamb_scale = weibull_params[1], weibull_params[3]

plt.plot(x, weib(x, lamb_scale, k_shape), label='self-defined weibull')

plt.plot(x, sp.stats.exponweib.pdf(x, k_shape, lamb_scale, loc=0, scale=1),'--', label ='custom_order')

plt.legend()

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