我目前正在处理与单位的安装日期和失败日期相对应的一些生命周期数据。数据是现场数据，所以我确实有大量的暂停（尚未出现故障的单位）。我想使用Scipy stats库（将数据拟合到weibull曲线并获得分布参数）对这些数据进行一些Weibull分析。我是Python和Scipy的新手，所以我找不到在任何可用的Weibull分布中包含暂停数据的方法（dweibull，exponweibull，minweibull，maxweibull）。有没有一种简单的方法来使用悬架？我不想重新编写方向盘，但我在从数据中估算Weibull的参数时遇到了困难。任何人都可以帮助我吗？
非常感谢！
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如果我理解正确，那么需要使用删失数据进行估算。
没有scipy.stats.distribution会直接估算这种情况。您需要结合非审查的似然函数和删失观察的似然函数。
您可以使用scipy.stats.distributions的pdf和cdf或更好的sf这两部分。然后，你可以使用scipy optimize来最小化负对数似然，或者如果你也对参数估计的不确定性感兴趣，可以在statsmodels中尝试GenericLikelihoodModel。