威布尔分布计算器

该计算器使用斜率 β 、 α 的相应输出值和数据集的输入值来生成均值、中位数、众数方差和标准差。

视图:

分布参数：

Shape (α)
Scale (β)

离散分布特性

f (x) = \frac{2}{2} {(\frac{x}{2})}^{1} e^{- (x / 2)^{2}}, x \geq 0

Mean	1.7725
Variance	0.8584
SD	0.9265

选择计算器类型

P( ≤ X ≤ )

结果:
Area (概率) P(0.2<X<0.7)=0.5000

采样

样本大小: 样本数量:

Samples	Sample

威布尔分布计算器提供真正的故障分析和风险计算，样本非常小。在问题的初始阶段，结果是可能的，而不必再崩溃几次。Weibull 分布是 3 因子分布。构成 Weibull 分布的三个因子是 β 、 α 和数据集。Weibull 分析被广泛使用，因为这种分布允许在失败数量可以忽略不计的情况下完成表示。Weibull 发行版的强项是它的适应性。根据参数的值，它可以近似指数分布、正态分布或扭曲分布。

威布尔分布公式

在概率论和统计学中，威布尔分布是连续概率分布，可以从以下公式计算

Weibull 因子 B （beta）是斜率。它意味着失败率。威布尔形状因子 β 表示故障率是增加、恒定还是减少。当 β 时< 1.0 指定产品的故障率降低。这种情况是婴儿死亡率的典型情况，表明产品在老化期间出现故障。当 β = 1.0 时，表示恒定的故障率。通常，在老化中幸存下来的组件随后会表现出恒定的故障率。 β > 1.0 表示故障率不断增加。这是磨损产品的典型

Weibull 属性寿命 α 是数据分布范围或分布的度量。因此， α 等于 63.2% 的产品发生故障的循环次数。换言之，对于 Weibull 分布， α = 0.368，尽管 β

工具的收集采用对用于收集、组织和分析数据的方法和程序的研究，以理解概率和统计理论。这套想法旨在提供从这些生成的汇总数据中得出科学意义的方法。在许多应用中，有必要计算给定数据集的 Weibull 分布。使用此在线计算器，您可以毫不费力地对给定数据集进行统计威布尔分布计算

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