J'essaie d'ajuster un mélange de deux distributions de Weibull afin d'obtenir deux alphas et bêtas distincts à partir de mes données. Je souhaite déterminer à quelle partie de mes données la première distribution de Weibull doit s'ajuster et à quelle partie la seconde, comme suit : avec Fit Mixture 2, les deux ingrédients de Weibull déterminent eux-mêmes les premier et deuxième Weibulls.
Bonjour @FrequencyBison9 : Pouvez-vous fournir plus d'informations sur ce que vous souhaitez exactement obtenir de cela ?
Si vous ajustez un mélange de deux distributions, alors pdf(mélange) = p1*pdf1 + p2*pdf2 où p1+ p2 = 1 (p1>=0, p2>=0). L'estimation de tous les paramètres (5 dans votre cas) se fait généralement par maximum de vraisemblance. La définition et l'estimation d'un « point d'ancrage » n'en font pas partie ; une distribution mixte ne s'estime pas en ajustant une distribution jusqu'à un point d'ancrage, puis en ajustant une autre distribution à partir de ce point d'ancrage (même s'il est tentant de l'envisager ainsi !).
Que souhaitez-vous faire avec ce PDF (mix) ? Pourquoi souhaitez-vous le « personnaliser » ?
Modification : Si vous souhaitez obtenir ce que vous décrivez, vous pouvez peut-être utiliser la régression non linéaire. C'est un sujet assez complexe, mais cela vous aidera peut-être à démarrer.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Fitting-piecewise-functions-with-JMP-s-Nonlinear-platform/ba-p/417867
