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搞不清楚楼主的意图,提几点建议供参考:1、调用weibrnd函数的方式有问题。该函数用于生成服从韦伯分布的随机数(组),调用方式如下:R = weibrnd(A,B,m,n,。。。)其中A和B是韦伯分布的特征参数,而后面的数则是所要生成随机变量的数组维数,按照你的调用方式,会生成一个183*269*360*363*466*477*547*583*637*766的数组,一共有2。22E26个元素,恐怕世界上目前所有计算机都加一起也容不下这么大的数据量,所以出错就不奇怪了(前面两个Error实际上是一个,给出了错误的路径)。2、换一种理解方式,楼主是否假定那样一组数据服从韦伯分布,现在想获取韦伯分布的特征参数?如果是,可以用[p,ci] = wblfit([89,121,183,269,360,363,466,477,547,583,637,766])来估计。但应该提醒楼主的是,由于数据量比较小,参数估计的效果不会很好。3、由于你前面一步调用weibrnd失败,r这个变量没有赋值,所以调用weibplot自然会出错。
最新回答共有2条回答
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2026-04-07 22:31:40直率的云朵
回复搞不清楚楼主的意图,提几点建议供参考:1、调用weibrnd函数的方式有问题。该函数用于生成服从韦伯分布的随机数(组),调用方式如下:R = weibrnd(A,B,m,n,。。。)其中A和B是韦伯分布的特征参数,而后面的数则是所要生成随机变量的数组维数,按照你的调用方式,会生成一个183*269*360*363*466*477*547*583*637*766的数组,一共有2。22E26个元素,恐怕世界上目前所有计算机都加一起也容不下这么大的数据量,所以出错就不奇怪了(前面两个Error实际上是一个,给出了错误的路径)。2、换一种理解方式,楼主是否假定那样一组数据服从韦伯分布,现在想获取韦伯分布的特征参数?如果是,可以用[p,ci] = wblfit([89,121,183,269,360,363,466,477,547,583,637,766])来估计。但应该提醒楼主的是,由于数据量比较小,参数估计的效果不会很好。3、由于你前面一步调用weibrnd失败,r这个变量没有赋值,所以调用weibplot自然会出错。
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