Weibull dağılımı

Weibull dağılımı için ninci ham momenti şu ifadeyle verilmiştir:

${\displaystyle m_{n}=\lambda ^{n}\Gamma (1+n/k)\,}$€

Burada ${\displaystyle \Gamma }$ bir Gamma fonksiyonu olur.

Weibull rassal değişkeni için beklenen değer ve standart sapma şöyle verilir:

${\displaystyle {\textrm {E}}(X)=\lambda \Gamma (1+1/k)\,}$

ve

${\displaystyle {\textrm {var}}(X)=\lambda ^{2}[\Gamma (1+2/k)-\Gamma ^{2}(1+1/k)]\,.}$

Çarpıklık şöyle verilir:

${\displaystyle \gamma _{1}={\frac {\Gamma \left(1+{\frac {3}{k}}\right)\lambda ^{3}-3\mu \sigma ^{2}-\mu ^{3}}{\sigma ^{3}}}.}$

Fazla basıklık ifadesi şudur:

${\displaystyle \gamma _{2}={\frac {-6\Gamma _{1}^{4}+12\Gamma _{1}^{2}\Gamma _{2}-3\Gamma _{2}^{2}-4\Gamma _{1}\Gamma _{3}+\Gamma _{4}}{[\Gamma _{2}-\Gamma _{1}^{2}]^{2}}}}$

Burada ${\displaystyle \Gamma _{i}=\Gamma (1+i/k)}$. Fazla basıklık ifadesi şöyle de yazılabilir:

${\displaystyle \gamma _{2}={\frac {\lambda ^{4}\Gamma (1+{\frac {4}{k}})-4\gamma _{1}\sigma ^{3}\mu -6\mu ^{2}\sigma ^{2}-\mu ^{4}}{\sigma ^{4}}}}$

İstatistik kaynakları çok kere biraz değişik olan genelleştirilmiş 3-parametreli Weibull dağılımı bulunduğunu bildirmektedirler. Bu genelleştirilmis Weibull dağılımı için olasılık dağılımı fonksiyonu şudur:

${\displaystyle f(x;k,\lambda ,\theta )={k \over \lambda }\left({x-\theta \over \lambda }\right)^{k-1}e^{-({x-\theta \over \lambda })^{k}}\,}$

Burada ${\displaystyle x\geq \theta }$ ve f(x; k, λ, θ) = 0 eğer x < θ; ${\displaystyle k>0}$ şekil parametresi, ${\displaystyle \lambda >0}$ ölçek parametresi ve ${\displaystyle \theta }$ dağılım için konum parametresisir. Limitte θ=0, olduğu zaman bu ifade 2-parametreli değişime dönüşür.

2-parametreli Weibull dağılımı için yığmalı dağılım fonksiyonu şöyle verilmiştir:

${\displaystyle F(x;k,\lambda )=1-e^{-(x/\lambda )^{k}}\,}$

eğer x ≥ 0, ve F(x; k; λ) = 0 eğer x < 0.

3-parametreli Weibull dağılımı için ise yığmalı dağılım fonksiyonu şudur:

${\displaystyle F(x;k,\lambda ,\theta )=1-e^{-({x-\theta \over \lambda })^{k}}}$

Burada x ≥ θ, ve F(x; k, λ, θ) = 0f eger x < θ.

Kritik yetmezlik hızı h (veya tehlike hızı) şöyle verilmiştir:

${\displaystyle h(x;k,\lambda )={k \over \lambda }\left({x \over \lambda }\right)^{k-1}.}$

(0, 1) aralığında bulunan bir tekdüze dağılımından elde edilmiş bir rassal değişir olarak U ele alınsın. O zaman şu

${\displaystyle X=\lambda (-\ln(U))^{1/k}\,}$

parametreleri k ve λ olan bir Weibull dağılımı gösterir. Bu sonuç yığmalı dağılım fonksiyonunun şekilden hemen elde edilir. Ancak (0,1) aralığından rassal değişkenler üretilmekte iken ele geçirilmesi çok az olasılıklı olan 0 değeri bir şans eseri ele geçerse (bu değerin doğal logaritması sonsuz olacağı için) bu çekilimin bir kenara bırakılması ve yeni bir tane daha rassal sayı elde edilmesi gerekir.

• Eger

${\displaystyle X\sim \mathrm {Weibull} (k=1,\lambda ^{-1})}$

ise,

${\displaystyle X\sim \mathrm {Exponential} (\lambda )}$

ifadesi bir ustel dagilim olur.

• Eger

${\displaystyle X\sim \mathrm {Weibull} (k=2,{\sqrt {2}}\beta )}$

ise

${\displaystyle X\sim \mathrm {Rayleigh} (\beta )}$

bir Rayleigh dagilimi olur.

• Eger

${\displaystyle X\sim \mathrm {Uniform} (0,1)}$

ise

${\displaystyle \lambda (-\ln(X))^{1/k}\,}$

bir Weibull dagılımı olur.

• Ters Weibull dağılımı için olasılık dağılım fonksiyonu

${\displaystyle f(x;k,\lambda )=(k/\lambda )(\lambda /x)^{(k+1)}e^{-(\lambda /x)^{k}}}$

olur.

• Genellestirilmis uçsal değer dağılımı maddesine de bakınız.

Weibull dağılımı pratikte çok kere normal dağılım yerine kullanılmaktadır. Buna neden Weibull değisebiliri değerlerinin kolay matematik işlemlerle ortaya çıkan ters alma usulu ile üretilebilmekte ve buna karşılık normal değişebilir değerleri rettmek için tipik olarak daha karmaşık işlemler gerektiren (her normal değer için iki tane tekdüze dağılım değişebilir değeri isteyen) Box-Muller yöntemi ile elde etmek gerekmektedir.

Endüstriyel mühendislik dalında fabrikasyon ve mal teslim zamanlarını temsil etmek için modellemelerde Weibull dağılımı kullanılmaktadır. Ayni bilim ve teknoloji dalında [[mühendisliği ve failure analizi için istatistiksel modellere baz olamaktadir.

Weibull dağılımı Lucasl deger teorisi ve meteorojide hava tahmin modellemesinde önemli rol oynamaktadir.

Radar sistemlerinin modelleme alanında

Weibull dağılımı çok popüler olarak rüzgâr hızı dağılımını tanımlamak icin kullanılır çünkü doğasal pratik rüzgâr hızı çizelgelerine teorik Weibull şekli çok uygun olmaktadır.

• Weibull dağılımı (örnekler, özellikler ve hesaplayıcılar ektedir).
• Weibull grafiği.
• Özel Weibull tipi grafik kâğıtıdır.
• Mathpages - Weibull Analizi
• Weibull Analizi için Excel kullanılması
• Waloddi Weibull'un biografisi
• SOCR Bu eğitim kaynağı Weibull dağılımı için etkileşimli gösterim 22 Şubat 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi..