用python 编写代码，判断数据分布是否符合Weibull分布，并计算拟合优度、两个系数...
的置信区间。可以使用scipy库的weibull_min函数来拟合数据，并通过计算拟合优度和置信区间来判断数据是否符合Weibull分布。下面是一个示例代码：import numpy as npimport scipy.stats as stimport matplotlib.pyplot as plt# 生成数据data = np.random.weibull(2, 100)...
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的置信区间。
可以使用scipy库的weibull_min函数来拟合数据，并通过计算拟合优度和置信区间来判断数据是否符合Weibull分布。
下面是一个示例代码：
import numpy as np
import scipy.stats as st
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
data = np.random.weibull(2, 100)
# 拟合数据
params = st.weibull_min.fit(data)
# 计算拟合优度
rv = st.weibull_min(*params)
R2 = rv.rvs(1
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