回帰表 - 寿命データでの回帰分析の推定された回帰式

この表は、モデルに対して最適適合回帰式を推定します。回帰式は、次の一般形式を取ります。

予測 = 定数 + 係数(予測変数) + ... + 係数(予測変数) + 尺度(分位点関数)または

Yp = β0 + β1x1 + ... + βkxk + σΦ-1(p)

  • 予測(Yp): 対数故障時間(ワイブル、指数、対数正規、およびロジスティックのモデル)あるいは故障時間(正規、極値、ロジスティックのモデル)。
  • 予測変数(x1, x2... xk): 連続またはカテゴリのどちらかの予測変数。
  • 定数(β0): すべての説明変数がゼロに等しく、分位点関数の百分位数が0である場合の、Ypの値(故障時間または対数故障時間)。
  • 係数(β1, β2,... , βk): 対応する説明変数(x)が1単位増加し、その他のすべての説明変数が一定に保たれている場合の、Yの変化量。
  • 尺度(σ): 尺度パラメータ。ワイブルおよび指数の場合、尺度 = 1.0/形状。
  • 分位点関数(Φ-1(p)): 標準化寿命分布のp番目の分位点。

このモデルは、データに良好に適合していない可能性があります。モデルの適合性を評価するには、標準化残差の確率プロットとCox-Snell残差の確率プロットを使ってモデルの仮定を検証します。

出力例

Regression Table Standard 95.0% Normal CI Predictor Coef Error Z P Lower Upper Intercept 6.68731 0.193766 34.51 0.000 6.30754 7.06709 Design Standard -0.705643 0.0725597 -9.72 0.000 -0.847857 -0.563428 Weight -0.0565899 0.0212396 -2.66 0.008 -0.0982187 -0.0149611 Shape 5.79286 1.07980 4.02001 8.34755 Log-Likelihood = -88.282

解釈

新しいコンプレッサーケースの推定モデル: log(Yp) = 6.8731 – 0.0565899(重量) + (1.0/5.79286)Φ-1(p)

標準コンプレッサーケースの推定モデル: log(Yp) = (6.8731 – 0.705643) – 0.0565899(重量) + (1.0/5.79286)Φ-1(p)

ここで、
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