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1、WEIBULL函数主要用于返回韦伯分布，使用此函数可以进行可靠性分析。
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2、用途：返回韦伯分布。使用此函数可以进行可靠性分析，如设备的平均无故障时间。
3、返回韦伯分布。使用此分布可以进行可靠性分析，例如计算设备失效的平均时间。语法 WEIBULL(x，alpha，beta，cumulative)X 用于计算函数的数值。Alpha 分布参数。Beta 分布参数。Cumulative 决定函数的形式。
4、韦伯分布是连续性的概率分布，其概率密度为：其中，x是随机变量，λ0是比例参数（scale parameter），k0是形状参数（shape parameter）。
5、用WEIBULL.DIST 函数，可以输入的。
1、而方差：D(X)=v^2[Γ(1+2/m)-Γ(1+1/m)] (5)可查伽玛函数Γ表求得。
2、第三四分位数：泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。
3、没有，威布尔分布参数的分析法估计较复杂，区间估计值过长，实践中常采用概率纸估计法，从而降低了参数的估计精度．这是威布尔分布目前存在的主要缺点，也限制了它的应用。
4、X的方差 D（X）=P（1—P） 均匀分布 如果连续随机变量X的概率密度函数f（x）在有限的区间[a，b]上等于一个常数，则X服从的分布为均匀分布。
5、方差越等于6，误差不超过0.01。 当然你也可以把精度调得更高一些，但很可能很久都找不到合适的随机数。
6、指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单。在电子元器件的可靠性研究中，通常用于描述对发生的缺陷数或系统故障数的测量结果。
1、韦伯分布是连续性的概率分布，其概率密度为：其中，x是随机变量，λ0是比例参数（scale parameter），k0是形状参数（shape parameter）。
2、在管理科学与工程领域，见到一些学者假定产品的需求为韦伯分布。因为正态分布或者泊松分布过于理想化，韦伯分布相对来说更接近现实一些(从概率密度函数来看，韦伯分布一般具有长尾分布，即右偏分布的特点)。
3、随机变量分布之一。又称韦伯分布、韦氏分布或威布尔分布，由瑞典物理学家Waloddi Weibull于1939年引进，是可靠性分析及寿命检验的理论基础。 威布尔分布(Ⅲ型 极值分布)记为W(k，a，b)。
4、返回韦伯分布。使用此分布可以进行可靠性分析，例如计算设备失效的平均时间。语法 WEIBULL(x，alpha，beta，cumulative)X 用于计算函数的数值。Alpha 分布参数。Beta 分布参数。Cumulative 决定函数的形式。
5、Weibull分布，又称韦伯分布、韦氏分布或威布尔分布，由瑞典物理学家Wallodi Weibull于1939年引进，是可靠性分析及寿命检验的理论基础。Weibull分布能被应用于很多形式，包括1参数、2参数、3参数或混合Weibull。
6、1933年，Rosin和Rammler在研究碎末的分布时，第一次应用了韦伯分布（Rosin， P.； Rammler， E. (1933)， The Laws Governing the Fineness of Powdered Coal， Journal of the Institute of Fuel 7： 29 - 3）。