ワイブル分布の確率密度・累積確率・上側確率グラフ計算
正の形状母数aと尺度母数b、0以上のx格子を入力し、ワイブル分布のPDF・下側CDF・上側確率を最大201点のグラフ、表、TSVで比較します。
計算結果
- 選択したワイブル分布関数の標本系列
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計算するとグラフと数値表を表示します。
- 選択した関数値
数値表を表示(キーボード・読み上げ対応)
選択したワイブル分布関数の標本系列。選択したワイブル分布の確率密度、下側累積確率、上側累積確率のいずれか1系列です。グラフに続く表とTSVでも全点を確認できます。 x 選択した関数値
使い方
- 最初に表示するワイブル分布の関数を選びます。確率密度f、下側累積P、上側累積Qは同じパラメータでも縦軸の意味が異なるため、比較目的に合う系列を1つ指定してください。
- 次に0より大きい形状母数aと尺度母数bを入力します。単位を持つ値は互いに同じ単位へそろえ、形状パラメータは無次元として入力します。
- xの初期値、0以外の増分、1〜201点のサンプル点数を入力します。第i点はx_i=x初期値+i×増分で、負の増分なら右から左へ確認できます。
- 計算ボタンでグラフを描き、直後の表で代表点を含む全数値を確認します。必要ならTSVコピーを使い、表計算ソフトで再描画・差分検算してください。
計算式・考え方
x≥0でt=(x/b)^a、Q=e^(−t)、P=1−Q、f=(a/b)(x/b)^(a−1)e^(−t)です。a<1かつx=0の密度は+∞なので有限値へ置換せず未定義セルにします。a=1では指数分布です。
注意事項
- 支持範囲はx≥0です。原点のPは0、Qは1です。密度はa>1なら原点で0、a=1なら1/b、0<a<1なら原点で発散し、グラフはその点だけギャップとして示します。
- a<1では密度が原点から減少し、a=1は一定ハザードの指数分布、a>1では密度に山ができます。尺度bはQ(b)=e^(−1)を満たす基準点で、曲線の横方向を伸縮します。
- 信頼性分野では形状aをワイブル係数、尺度bを特性寿命と呼ぶことがあります。位置パラメータを加えた三母数形とは別なので、他資料と比較するときは原点の扱いを確認してください。
- 比(x/b)^aを先に評価し、その負値だけを指数関数へ渡します。非常に大きい比ではQとfが0へアンダーフローすることがありますが、右裾が倍精度範囲より小さいことを意味します。
- 寿命、破壊強度、風速などの形状変化を学ぶ用途に向きます。故障時期や安全限界を決めるには、打切り、母数推定の不確かさ、試験条件、適合度を含む別の信頼性解析が必要です。
- ワイブル分布のグラフは連続関数そのものではなく、入力した有限格子を直線で結んだ表示です。急な立ち上がり、折れ点、有限端点、重い裾を調べるときは、その付近へx範囲を絞るか増分を小さくしてください。点数だけを増やしても調べたい区間が広すぎれば特徴を見落とします。
- PとQは理論上P+Q=1です。本実装は小さい上側確率を1−Pだけで作らず、分布ごとの安定な式から直接計算します。深い裾でPが表示上1になっても、Qの列には倍精度で表せる小さい確率が残る場合があります。
- 密度の高さは一点の確率ではありません。連続分布の区間確率は密度を区間で積分した面積です。尺度を小さくすると密度の峰が1を超えることがありますが、負でなく全支持範囲の積分が1なら確率密度として矛盾しません。
- 同じ分布名でも資料やソフトによって尺度、率、位置、形状の記号と並び順が異なります。結果を引き継ぐときは名称だけでなく、このページの数式、支持範囲、P・Qの不等号、入力値を一緒に記録してください。
- 式とパラメータ化はNIST/SEMATECH e-Handbook『Weibull Distribution』を2026年7月13日に照合しました。形状・尺度パラメータ化、支持範囲、PDF、CDF、上側確率を確認しました。参照資料は定義の確認にのみ用い、計算時の外部通信は行いません。
- 確率密度・累積分布・上側確率の一般的な意味はNIST/SEMATECH e-Handbook『Related Distributions』を2026年7月13日に確認しました。P=Pr(X≤x)、連続分布ではQ=Pr(X>x)=1−Pという約束で統一しています。
- サンプル番号iを0から点数−1まで取り、x_i=x初期値+i×x増分で作ります。点数には初期値と最終点の両方を含みます。増分を負にするとxは降順になり、同じ関数を右から左へ確認できます。増分0は参照ページで表列が崩れるため明示的に拒否します。
- 点数は1〜201へ有界化しています。線は隣接する計算点を視覚的に結ぶもので、点の間を追加評価した結果ではありません。急な折れ曲がりや飽和域を調べるときは、区間を狭めるか点数を増やし、重要なxが格子点に含まれるよう初期値と増分を選んでください。
- グラフが主結果ですが、色や線だけに依存しない同値のデータ表を必ず併記し、全行をTSVとしてコピーできます。表のxと各系列値が正本で、グラフはその可視化です。スクリーンリーダーでは結果の要約、列見出し、行データの順に確認できます。
- 式はschema v4のsampled-series-v1で各xを独立評価します。許可制ASTと既存named functionだけを使い、eval、new Function、外部API、CDN、fetch、XHR、WebSocketへ接続しません。入力と生成系列は利用者の端末内だけで処理され、サーバーや第三者へ送信・保存されません。
- グラフの形だけで学習性能、確率モデルの適合、工学現象の妥当性は判断できません。関数名、パラメータ、入力尺度、浮動小数点精度を合わせ、必要なら表の代表点を別実装と数値比較してください。低精度テンソルや量子化モデルでは倍精度の本ページと末尾桁や飽和開始位置が異なる場合があります。
- 実数関数を有限格子で標本化した学習・検算用グラフです。モデル性能、統計的適合性、設計安全性を判定しません。
よくある質問
PDF・P・Qはどれを選べばよいですか?
曲線の形や最頻付近の高さはPDF、ある値以下の割合はP、ある値を超える割合はQを選びます。裾の小さい確率は対応するPまたはQを直接表示してください。
サンプル点数201を超えて細かくできますか?
1ページ内の描画負荷と表の可読性を守るため最大201点です。必要な区間へx範囲を絞って増分を小さくし、複数回に分けて確認してください。
表に未定義と出るのは故障ですか?
支持端点で密度が無限大になる場合や倍精度範囲を超える場合は、有限値へ偽装せず未定義のギャップにします。PとQが定義される端点では関数選択を切り替えて確認できます。
負の増分を使えますか?
使えます。最終点も許可範囲へ収まる必要があります。表は入力した順序を保つため、右側から左側へ分布を追う検算にも利用できます。
入力した数値と生成した系列は端末内だけで計算・表示されます。外部へ送信・保存せず、氏名、モデル名、測定データなどの個人情報・機密情報を入力する欄もありません。