matlab实现的对统计数据进行威布尔分布的估计

matlab实现的对统计数据进行威布尔分布的估计，并对其进行三参数的评估与计算

t=[17.8 21.3 23.8 25.9 27.4 29.4 30.6 32.3 33.5 34.9 36.6 38.5 39.7 41.2 43.4 44.5 47 48.8 52.5 61.4];
n=numel（t）;
crep=3000;
r=0;
for j=3:crep
for i=1:n
    f（i）=（i-0.3）/（n+0.4）;
    y（i）=log（log（1/（1-f（i））））;
    x（i）=log（t（i）-r）;
end
for i=1:n
    c1（i）=（x（i）-mean（x））*（y（i）-mean（y））;
    c2（i）=（x（i）-mean（x））^2;
end
c3（j）=sum（c1）/sum（c2）;
c=c3（j）;
d1（j）=exp（-mean（y）/c+mean（x））;
d=d1（j）;
 for i=1:n   
Q_old（i）=（t（i）-r-d*（-log（1-f（i）））^（1/c））.^2;   
r1（i）=（t（i）-d*（-log（1-f（i）））^（1/c））/n;
 end
r2（j）=sum（r1）;
Q（j）=sum（Q_old）;
r=r2（j）;
if Q（j-2）>Q（j-1）&Q（j-1）<=Q（j）
    break
end 
end
canshu=[d c r];
for i=1:n
Ms_yx（i）=（y（i）-（c*x（i）-c*log（d）））^2;
end
Ms_yx1=sum（Ms_yx）;
for j=3:crep
for i=1:n
    f（i）=（i-0.3）/（n+0.4）;
    y（i）=log（log（1/（1-f（i））））;
    x（i）=log（t（i）-r）;
end
for i=1:n
    c1（i）=（y（i）-mean（y））^2;
    c2（i）=（x（i）-mean（x））*（y（i）-mean（y））;
end
c3（j）=sum（c1）/sum（c2）;
c=c3（j）;
d1（j）=exp（mean（x）-mean（y）/c）;
d=d1（j）;
 for i=1:n   
Q_old（i）=（t（i）-r-d*（-log（1-f（i）））^（1/c））.^2;   
r1（i）=（t（i）-d*（-log（1-f（i）））^（1/c））/n;
 end
r2（j）=sum（r1）;
Q（j）=sum（Q_old）;
r=r2（j）;
if Q（j-2）>Q（j-1）&Q（j-1）<=Q（j）  
    break
end
end
canshu1=[d c r];
for i=1:n
Ms_xy（i）=（x（i）-（log（d）+y（i）/c））^2;
end
Ms_xy1=sum（Ms_xy）;
if Ms_xy1>Ms_yx1
    true=canshu;
else
    true=canshu1;   
end
fprintf（‘\n位置参数为：%f‘true（1））;
fprintf（‘\n形状参数为：%f‘true（2））;
fprintf（‘\n尺度参数为：%f‘true（3））;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1463  2014-05-10 17:13  新建文件夹\Three parameters complete data about the least square method.m

     文件        395  2014-04-22 18:28  新建文件夹\Untitled2.m

     目录          0  2014-05-14 03:05  新建文件夹

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