matlab代码编写(3+1)-variate Weibull
时间: 2024-12-17 08:44:49 浏览: 1
编写一个 MATLAB 代码来实现 (3+1)-variate Weibull 分布涉及多个步骤,包括定义分布函数、生成随机样本、估计参数等。以下是一个示例代码,展示了如何实现这些功能:
### 定义 (3+1)-variate Weibull 分布
假设我们有一个 (3+1)-variate Weibull 分布,其中每个变量 \(X\) 和 \(Y_1, Y_2, Y_3\) 都是 Weibull 分布,并且它们之间的关系如下:
1. \(X \sim \text{Weibull}(\lambda_X, k_X)\)
2. \(Y_1 \mid X = x \sim \text{Weibull}(\lambda_{Y1}, k_{Y1})\)
3. \(Y_2 \mid X = x, Y_1 = y_1 \sim \text{Weibull}(\lambda_{Y2}(x, y_1), k_{Y2})\)
4. \(Y_3 \mid X = x, Y_1 = y_1, Y_2 = y_2 \sim \text{Weibull}(\lambda_{Y3}(x, y_1, y_2), k_{Y3})\)
### MATLAB 代码
```matlab
% 参数设置
lambda_X = 1.0;
k_X = 2.0;
lambda_Y1 = 1.5;
k_Y1 = 2.5;
lambda_Y2 = @(x, y1) x + y1;
k_Y2 = 3.0;
lambda_Y3 = @(x, y1, y2) x + y1 + y2;
k_Y3 = 3.5;
% 生成随机样本
n_samples = 1000;
X = wblrnd(lambda_X, k_X, [1, n_samples]);
Y1 = zeros(1, n_samples);
Y2 = zeros(1, n_samples);
Y3 = zeros(1, n_samples);
for i = 1:n_samples
Y1(i) = wblrnd(lambda_Y1, k_Y1);
Y2(i) = wblrnd(lambda_Y2(X(i), Y1(i)), k_Y2);
Y3(i) = wblrnd(lambda_Y3(X(i), Y1(i), Y2(i)), k_Y3);
end
% 将数据组合成矩阵
data = [X; Y1; Y2; Y3];
% 绘制直方图
figure;
subplot(2, 2, 1);
histogram(X, 'Normalization', 'probability');
title('Histogram of X');
subplot(2, 2, 2);
histogram(Y1, 'Normalization', 'probability');
title('Histogram of Y1');
subplot(2, 2, 3);
histogram(Y2, 'Normalization', 'probability');
title('Histogram of Y2');
subplot(2, 2, 4);
histogram(Y3, 'Normalization', 'probability');
title('Histogram of Y3');
% 最大似然估计
options = optimset('Display', 'off');
params = mle(data(:), 'distribution', 'weibull', 'Start', [1, 1], 'Options', options);
disp(['Estimated parameters: lambda = ', num2str(params(1)), ', k = ', num2str(params(2))]);
```
### 代码说明
1. **参数设置**:定义了各个 Weibull 分布的参数。
2. **生成随机样本**:使用 `wblrnd` 函数生成随机样本。对于条件分布,我们在循环中逐个生成样本。
3. **绘制直方图**:使用 `histogram` 函数绘制每个变量的直方图。
4. **最大似然估计**:使用 `mle` 函数进行最大似然估计,得到参数的估计值。
### 注意事项
1. **条件分布**:在生成条件分布时,需要确保传递给 `wblrnd` 函数的参数是有效的。
2. **性能优化**:对于大规模数据集,可以考虑使用并行计算或更高效的算法来提高性能。
3. **模型验证**:可以通过拟合优度检验(如 AIC 或 BIC)来评估模型的适用性。
这个示例代码提供了一个基本框架,可以根据具体需求进行调整和扩展。
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