适合在 R 3 参数中修改的 weibull答案

【问题标题】：fit weibull modified in R 3 parameter适合在 R 3 参数中修改的 weibull
【发布时间】：2019-04-30 20:35:04
【问题描述】：

我想将以下数据拟合到乘以 a 的 Weibull 分布。

                          y=b1*(1-exp(-(x/b2)^b3)

但是，我找不到使用 R 中的 nls 函数的解决方案。有人可以指导我找到解决方案吗？

使用的代码如下：

ajuste_cg<-nls(y~b1*(-exp(-((x/b2)^b3))),data=d,start=list(b1=1000,b2=140,b3=20), trace=T,control = list(maxiter=10000000))

谢谢！

【问题讨论】：

不清楚您要做什么。您实际上是否在尝试拟合非线性时间序列模型（即 x 是时间，y 是某物的数量）？拟合 Weibull 似乎没有多大意义，而且您的公式并不是真正的 Weibull。此外，您的公式为您建议的起始参数提供了 negative 值。你能提供更多的上下文吗？您是如何选择起始值的？

【解决方案1】：

我建议你使用包survival。它用于实现参数生存回归（当然包括 Weibull 模型）。代码如下：

library(survival)

weibull_model = survreg(Surv(time, event) ~ expalatory_variables, dist="weibull")

您看到的Surv() 对象而不是y 是一个R“生存对象”，它的作用类似于生存回归中的因变量。 time 和 event 变量必须分别表示持续时间和事件发生（0 或 1）。请将explanatory_variables 替换为您的适当变量集。

【讨论】：