新人求助：Weibull分布 - 第2页 - 爱问频道 - 经管之家(原人大经济论坛)

11楼

simontoli 发表于 2013-5-6 09:45:43 |只看作者 |坛友微信交流群

maxwang1990 发表于 2013-5-5 18:47
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%9F%A6%E4%BC%AF%E5%88%86%E5%B8%83

wikepedia里面列出了weibull dist ...

维基百科里的应用写的不详细啊可以说一下在描述conditional financial return的时候它分布函数表示的是什么吗？或者为什么conditional financial return服从weibull分布？谢谢啊！

使用道具举报

12楼

ymchina 发表于 2013-5-10 10:48:16 |只看作者 |坛友微信交流群

我是从事工程领域工作的，可靠性统计里面大量使用韦布尔分布。最早的应用历史可以追溯到二战的德国工程师，其发展的契机始于朝鲜战争美军的电子产品大量失效，之后美军开始大力展开可靠性研究。

使用道具举报

13楼

cy_xiaoxiao 发表于 2013-5-10 13:37:12 |只看作者 |坛友微信交流群

simontoli 发表于 2013-5-6 09:45
维基百科里的应用写的不详细啊可以说一下在描述conditional financial return的时候它分布函数表示的 ...

Weibull分布跟指数分布的区别在于其风险函数呈单调性，也就是说随着时间的推移，风险函数单调递增或者单调递减，我不明白你说的条件收益分布为何服从Weibull分布。Weibull分布在研究交易间隔的时候使用的比较多，例如Autoregressive Conditional Duration模型，也就是ACD模型，跟GARCH有点类似。里面的交易间隔时间可以服从Weibull分布，你说的收益条件分布，我认为是在考虑到前期的收益时候，其分布服从Weibull。但是不知道不知道跟时间如何联系。

使用道具举报

14楼

cy_xiaoxiao 发表于 2013-5-10 13:42:56 |只看作者 |坛友微信交流群

失业理论就是说处于失业和就业的间隔服从Weibull分布。有点过程理论(Point Process)专门研究事件之间的间隔时间。你搜的都是中文文献，当让看不到很多经济和金融的应用。举个例子，Modelling the probability of leaving unemployment: competing risks models with flexible base-line hazards。失业理论当中，可以把失业看成是事件，对其间隔进行建模。那么事件发生的速率，就可以用强度函数来建模。最简单的是指数分布，其速率为常数。而Weibull的风险函数为单调的。

已有 1 人评分	学术水平	热心指数	信用等级	收起理由
simontoli	+ 1	+ 1	+ 1	分析的有道理

总评分: 学术水平 + 1 热心指数 + 1 信用等级 + 1 查看全部评分

使用道具举报

15楼

simontoli 发表于 2013-5-10 13:53:14 |只看作者 |坛友微信交流群

cy_xiaoxiao 发表于 2013-5-10 13:42
失业理论就是说处于失业和就业的间隔服从Weibull分布。有点过程理论(Point Process)专门研究事件之间的间隔 ...

嗯，，虽然不是很懂，大但基本原理明白了一些，非常感谢！！

使用道具举报

16楼

runman 发表于 2016-6-16 15:36:31 |只看作者 |坛友微信交流群

czshhh 发表于 2013-5-3 16:04
威布尔分布主要用在可靠性分析中，产品寿命分布经常用这个分布来刻画，能在经济问题中应用还是第一次听到。

你好，大神，想请教一个问题，一篇论文中对变量的定义和数据来源的说明中，发现有些变量是时间序列数据，而有些变量是截面数据，论文的目的是用Weibull hazard model做生存分析。

比如 variable1  它的数据为1970-2015的时间序列数据
   variable2  它的数据为2000-2010年的平均值
   实在想不通它的数据结构是什么样子的？

是不是以下这种形式呢？先谢谢啦。

year  variable1             varible2
1970       数值                缺失
1971       数值                缺失
1972       数值                缺失
1973       数值                缺失
1974       数值                缺失
1975       数值                缺失
1976       数值                缺失
1977       数值                缺失
1978       数值                缺失
…       …                …
2000       数值       2000-2015年变量2的平均值
2001       数值       2000-2015年变量2的平均值
2002       数值       2000-2015年变量2的平均值
2003       数值       2000-2015年变量2的平均值
2004       数值       2000-2015年变量2的平均值
2005       数值       2000-2015年变量2的平均值
2006       数值       2000-2015年变量2的平均值
2007       数值       2000-2015年变量2的平均值
2008       数值       2000-2015年变量2的平均值
2009       数值       2000-2015年变量2的平均值
2010       数值       2000-2015年变量2的平均值
2011       数值       2000-2015年变量2的平均值
2012       数值       2000-2015年变量2的平均值
2013       数值       2000-2015年变量2的平均值
2014       数值       2000-2015年变量2的平均值
2015       数值       2000-2015年变量2的平均值

使用道具举报

17楼

runman 发表于 2016-6-16 15:36:57 |只看作者 |坛友微信交流群

a3678911 发表于 2013-5-4 22:13
研究风力发电的时候认为风速近似服从威布尔分布。

你好，大神，想请教一个问题，一篇论文中对变量的定义和数据来源的说明中，发现有些变量是时间序列数据，而有些变量是截面数据，论文的目的是用Weibull hazard model做生存分析。

比如 variable1  它的数据为1970-2015的时间序列数据
   variable2  它的数据为2000-2010年的平均值
   实在想不通它的数据结构是什么样子的？

是不是以下这种形式呢？先谢谢啦。

year  variable1             varible2
1970       数值                缺失
1971       数值                缺失
1972       数值                缺失
1973       数值                缺失
1974       数值                缺失
1975       数值                缺失
1976       数值                缺失
1977       数值                缺失
1978       数值                缺失
…       …                …
2000       数值       2000-2015年变量2的平均值
2001       数值       2000-2015年变量2的平均值
2002       数值       2000-2015年变量2的平均值
2003       数值       2000-2015年变量2的平均值
2004       数值       2000-2015年变量2的平均值
2005       数值       2000-2015年变量2的平均值
2006       数值       2000-2015年变量2的平均值
2007       数值       2000-2015年变量2的平均值
2008       数值       2000-2015年变量2的平均值
2009       数值       2000-2015年变量2的平均值
2010       数值       2000-2015年变量2的平均值
2011       数值       2000-2015年变量2的平均值
2012       数值       2000-2015年变量2的平均值
2013       数值       2000-2015年变量2的平均值
2014       数值       2000-2015年变量2的平均值
2015       数值       2000-2015年变量2的平均值

使用道具举报

18楼

runman 发表于 2016-6-16 15:37:35 |只看作者 |坛友微信交流群

maxwang1990 发表于 2013-5-5 18:47
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%9F%A6%E4%BC%AF%E5%88%86%E5%B8%83

wikepedia里面列出了weibull dist ...

你好，想请教一个问题，一篇论文中对变量的定义和数据来源的说明中，发现有些变量是时间序列数据，而有些变量是截面数据，论文的目的是用Weibull hazard model做生存分析。

比如 variable1  它的数据为1970-2015的时间序列数据
   variable2  它的数据为2000-2010年的平均值
   实在想不通它的数据结构是什么样子的？

是不是以下这种形式呢？先谢谢啦。

year  variable1             varible2
1970       数值                缺失
1971       数值                缺失
1972       数值                缺失
1973       数值                缺失
1974       数值                缺失
1975       数值                缺失
1976       数值                缺失
1977       数值                缺失
1978       数值                缺失
…       …                …
2000       数值       2000-2015年变量2的平均值
2001       数值       2000-2015年变量2的平均值
2002       数值       2000-2015年变量2的平均值
2003       数值       2000-2015年变量2的平均值
2004       数值       2000-2015年变量2的平均值
2005       数值       2000-2015年变量2的平均值
2006       数值       2000-2015年变量2的平均值
2007       数值       2000-2015年变量2的平均值
2008       数值       2000-2015年变量2的平均值
2009       数值       2000-2015年变量2的平均值
2010       数值       2000-2015年变量2的平均值
2011       数值       2000-2015年变量2的平均值
2012       数值       2000-2015年变量2的平均值
2013       数值       2000-2015年变量2的平均值
2014       数值       2000-2015年变量2的平均值
2015       数值       2000-2015年变量2的平均值

使用道具举报