回帰表 - プロビット分析のプロビットモデル

プロビット回帰では、2つの変数間の関係を調べます。
  • 二項応答変数。ストレスを与えた後にそのユニットが生存したか故障したかを表します。
  • 連続したストレス変数。そのユニットに与えるストレスの測度を表します。

プロビットモデルでは、選択した累積分布関数を使用してストレス水準を故障確率にリンクします。プロビットモデルを使用すると、ストレス水準の変化に応じて事象の確率がどのように変化するかを調べ、実験範囲内の任意のストレス値に対する事象の確率を予測することができます。

定数係数は、ストレスがなく自然応答率が0の場合の逆累積分布関数の値です。自然応答率とは、あるユニットがストレスをまったく受けずに故障する確率です。この統計量は、死亡率または故障率が高い場合に使用されます。自然応答率が0より大きい場合は、分析における故障数の中にはストレス以外の要因によるものもあるということです。

出力例

回帰表 変数 係数 標準誤差 z値 p値 定数 -6.20376 1.06565 -5.82 0.000 ストレス 0.0089596 0.0015615 5.74 0.000 自然 応答 0 対数尤度 = -38.516

解釈

風防ガラスデータの場合、ストレス係数の推定値であるβ1は0.0089596で、定数係数の推定値であるβ0は-6.20376です。ストレスの正の係数は、速度の増加が風防ガラス破損の確率の増加につながることを示しています。

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