威泊尔分布检测通常用于评估数据的分布特征和拟合程度。
分布形态检验：检查数据是否符合威泊尔分布的特征。
参数估计：估计威泊尔分布的参数，如形状参数和尺度参数。
拟合优度检验：比较实际数据与威泊尔分布的拟合程度。
概率密度函数评估：绘制威泊尔分布的概率密度函数图。
累积分布函数评估：绘制威泊尔分布的累积分布函数图。
分布特征分析：分析威泊尔分布的形状、偏度和峰度等特征。
数据可视化：通过图表展示数据的分布情况。
参数敏感性分析：研究参数变化对威泊尔分布的影响。
模型比较：与其他分布模型进行比较，选择最适合的模型。
异常值检测：识别数据中的异常值。
数据预处理：对数据进行清洗和预处理，以提高检测的准确性。
样本量要求评估：确定所需的样本量以获得可靠的检测结果。
置信区间估计：计算参数的置信区间。
假设检验：检验关于威泊尔分布的假设。
模型验证：使用独立数据集验证模型的有效性。
残差分析：检查模型的残差是否符合正态分布。
预测分析：利用威泊尔分布进行预测。
风险评估：评估与威泊尔分布相关的风险。
决策支持：为决策提供基于威泊尔分布检测的信息。
数据质量评估：评估数据的质量对检测结果的影响。
稳健性分析：分析模型对数据异常值的稳健性。
分布变换：对数据进行分布变换，以改善威泊尔分布的拟合。
模型选择准则应用：应用合适的模型选择准则选择最佳模型。
敏感性分析：分析模型对输入参数的敏感性。
模型评估指标选择：选择合适的评估指标来评估模型性能。
多变量威泊尔分布检测：处理多变量数据的威泊尔分布检测。
时间序列威泊尔分布检测：分析时间序列数据的威泊尔分布特征。
空间威泊尔分布检测：研究空间数据的威泊尔分布情况。
混合威泊尔分布检测：检测包含多个威泊尔分布的混合数据。
