DeDAY（人口统计学数据分析）是一种分析人口统计学数据的工具。 它支持Gompertz，Weibull和Logistic发行。 DeDay还支持基于这些分布的混合死亡率模型，例如Gompertz-Makeham分布。 诸如Gompertz之类的分布仅描述了与年龄相关的死亡率，该死亡率随时间增加。 混合死亡率模型（例如Gompertz-Makeham分布中的模型）考虑了更为普遍的情况，其中死亡率包括年龄依赖性和非依赖性死亡率。 混合模型将死亡率分为外源性和内源性成分，因此可以估算固有生存率，而不受外部噪声的干扰。 DeDAY支持间隔检查的数据和确切的事件时间数据。 使用MLE（最大似然估计），DeDAY使统计模型适合数据。 DeDAY还计算模型参数的方差和多维置信度极限。 DeDAY对学术用户免费。

针对风电出力的随机性及间歇性，采用灰色理论建立灰色预测一威布尔风速分布组合模型，并对威布 1 尔风速分布参数进行了求解，根据实际地形下风电场风速数据准确预测了风电场的风速分布及有效风电出 力密度，进而求得了风电场风机出力功率及发电量等重要数据

转换后的威布尔分布，有时也简称为“3 参数威布尔分布”，是一种参数概率分布。 我们使用也在 doi.org/10.1016/j.coastaleng.2017.03.002 中使用的参数化和变量名称。

thw Weibull 拟合测试的 3 个优点：Anderson-Darling、卡方和图形

从风速时间序列计算威布尔分布参数 这个 Matlab 脚本根据风速数据计算威布尔分布参数。 执照 没有任何。 随意使用它。 语境 特定位置的风速频率通常可以用概率密度函数建模，[ 分布）。 它的参数可以使用下面列出的论文中介绍的几种方法来确定。 唯一需要的输入数据是所选位置的风速时间序列。 测定方法 我在 Matlab 中实现了一个脚本，该脚本从跨越几个月的简单时间序列测量中提取这些参数。 我使用的测定方法是简单的图形法。 样本输出 样本威布尔概率密度函数： 参考 以下论文描述了几种威布尔分布参数确定方法： Akdag, SA 和 Dinler, A.，一种估算风能应用威布尔参数的新方法，能源转换和管理，50:7 1761–1766，2009 Seguro, JV 和 Lambert, TW, 用于风能分析的威布尔风速分布参数的现代估计，风工程与工业空气动力学杂志，85:1 75–84

基于Weibull和GG模糊聚类的岸桥减速箱健康状态识别方法.pdf

微博文章《使用EXCEL快速实现二参数威布尔分布拟合》的EXCEL实现实列。 算法文章请访问下面链接。 https://blog.csdn.net/deecheanW/article/details/103595154

这几行将快速确定威布尔分布函数的前两个参数，用于真实数据。

对Weibul分布排除形状参数在不同应力水平下相等与应力变化无关的假设.在恒定应力加速寿命试验下,提出一种统计分析方法,给出正常应力水平下寿命分布的参数估计,并给出一个算例.

使用ZMNL方法生成韦布尔分布的杂波，评估生成的杂波的概率密度曲线和功率谱密度曲线，与理论值对比