Korrelationskoeffizient (Rho) in der Weibull-VerteilungHallo, wie kann ich den Korrelationskoeffizienten (Rho) in der Weibull-Verteilung von JMP erhalten?
Durch die Lebensverteilung in JMP kann ich Alpha und Beta erhalten, die den Werten b, n im Bild unten entsprechen.
hier ist die Definition von
Korrelationskoeffizient
Der Korrelationskoeffizient, üblicherweise bezeichnet durch ρ ( Rho ) ist ein Maß dafür, wie gut das lineare Regressionsmodell (die Wahrscheinlichkeitslinie) zu den Daten passt. Bei der Analyse von Lebensdaten ist es ein Maß für die Stärke der linearen Beziehung (Korrelation) zwischen den Medianrängen und den Daten. Der Populationskorrelationskoeffizient wird wie folgt definiert:
und hier ist von JMP: https://www.jmp.com/en_us/statistics-knowledge-portal/what-is-correlation/correlation-coefficient.html .
Datenexploration und -visualisierungBetreff: Korrelationskoeffizient (Rho) in der Weibull-VerteilungIn Ihrem Bild ist es rho (untere linke Ecke) = 0,9537. Er kann über eine Rangregression berechnet werden.
https://reliawiki.org/index.php/Parameter_Schätzung
Betreff: Korrelationskoeffizient (Rho) in der Weibull-VerteilungLineare und mediane Regressionstechniken zur Schätzung der Weibull-Parameter sind ältere Methoden, die auf den damals verfügbaren Werkzeugen basieren. Maximum-Likelihood-Schätzungen werden jetzt als besser angesehen. Als solches gibt es keinen Korrelationskoeffizienten. Die Wahrscheinlichkeit kann verwendet werden, um zwei oder mehr Kandidatenmodelle zu vergleichen, aber sie kann nicht als absolutes Kriterium verwendet werden.
