连续拟合分布与衰变你好
我希望进行连续分布拟合，以获得指数衰减和对数正态或威布尔或伽玛的定制组合。基本上是非正态的右偏态分布，具有指数衰减。我检查了分发平台和混合物选项，但找不到合适的方法。
任何帮助都非常赞赏。
谢谢
Re：连续拟合具有衰变的分布我认为我在非传统意义上使用我的数据。基本上我不是在考虑产品可靠性或故障时间，而是查看一年内的每日行驶距离，看看哪种分布/组合将有更好的预测。我的预感是，一个分布可能适用于较短的距离，而其他一些分布在相对较长的距离上会做得更好。
到目前为止，我做了所有可能的连续拟合，对条件混合物进行了一点点修改，但现在暂时搁置，直到我确信混合方法比单个连续拟合更好
Re：连续拟合具有衰变的分布谢谢你的指点。将查看帮助手册
Re：连续拟合具有衰变的分布以下是一些评论和想法：
- 您认为您的数据是条件混合，有时一个分布是活动的，其他时候都是活动的。我看到了这种类型的缺陷分布，产品上的微粒。大多数时候，特定分布的随机缺陷，但是一部分时间增加了另一种缺陷模式。如果是这种情况，您的预测模型可能看起来像Lognormal（p1，p2）+（Random Uniform（）> p3）* p4 * Exp（），其中p1-p4是要估计的参数。这些将需要起始值。我发现分布>连续拟合>正常混合物2将为p3提供一个良好的起点，即基线分布的比例。
- JMP Pro Life Distribution适合失败数据，但假装您的数据是时间。它有适合您期望的发行版的Fit Mixture。
附件是一个随机模拟表，有两种混合物，结果会因数据有公式而有所不同。Life Distribution的附加脚本可能不起作用，具体取决于您的JMP版本。Weilbull和Exponential混合的生命分布用于我的模拟。
Re：连续拟合具有衰变的分布这不是JMP在分布平台，Fit Curve平台或概率函数中包含的模型。
看到救命 > 图书 > 预测和专业建模 。请参阅非线性和自定义模型一章。
Re：连续拟合具有衰变的分布谢谢txnelson
我试了一下，发现了基于AIC和-2 * LL的符合我数据的单变量分布
但我特意试图为这样的分布拟合建模：Y~f1（weibull，gamma或log-normal）+ f2（指数衰减）
谢谢，
Re：连续拟合具有衰变的分布您是否尝试在发行版上使用“全部”选项来查看JMP找到的最适合的内容？
