Weibull 분포의 밀도함수 이해 필요

• 배포요정 13시간 전 2025.08.02 13:58 새글
• 3
  1

목록

댓글 1

댓글목록



나우호스팅 　13시간 전



Weibull 분포의 밀도함수는 다음과 같이 표현됩니다.

f(x; λ, k) = (k/λ) * (x/λ)^((k-1)*e^(-((x/λ)^k)))

여기서, λ는 scale 파라미터, k는 shape 파라미터입니다.

shape 파라미터가 1보다 작은 경우, 밀도함수의 형태는 다음과 같이 바뀝니다.

f(x; λ, k) = (k/λ) * (x/λ)^((k-1)*e^(-((x/λ)^k))) = (1/λ) * (x/λ)^((k-1)*e^(-((x/λ)^k))) * k

이 때, k는 shape 파라미터의 역수에 해당하는 역변환 함수인 k = 1 / (1 - x/λ)로 계산됩니다.

shape 파라미터가 1보다 작은 경우, 밀도함수의 형태는 위와 같이 바뀌며, 이 경우 Weibull 분포는 확률 밀도 함수가 음수 값을 가질 수 있는 경우에 해당합니다.

2025-08-02 13:59

<br /> <br /> Weibull 분포의 밀도함수는 다음과 같이 표현됩니다.<br /> <br /> f(x; λ, k) = (k/λ) * (x/λ)^((k-1)*e^(-((x/λ)^k)))<br /> <br /> 여기서, λ는 scale 파라미터, k는 shape 파라미터입니다.<br /> <br /> shape 파라미터가 1보다 작은 경우, 밀도함수의 형태는 다음과 같이 바뀝니다.<br /> <br /> f(x; λ, k) = (k/λ) * (x/λ)^((k-1)*e^(-((x/λ)^k))) = (1/λ) * (x/λ)^((k-1)*e^(-((x/λ)^k))) * k<br /> <br /> 이 때, k는 shape 파라미터의 역수에 해당하는 역변환 함수인 k = 1 / (1 - x/λ)로 계산됩니다.<br /> <br /> shape 파라미터가 1보다 작은 경우, 밀도함수의 형태는 위와 같이 바뀌며, 이 경우 Weibull 분포는 확률 밀도 함수가 음수 값을 가질 수 있는 경우에 해당합니다.