生存関数表 固定予測変数のみでCoxモデルを適合

生存確率とは、製品が特定時間まで正常に機能する確率を指します。表の生存関数は、参照レベルでの平均値とカテゴリ予測変数の連続予測変数を持つ個人のためのものです。テーブル内の予測変数の設定の生存関数の推定値を取得するには、テーブルを使用します。モデルに地層が含まれている場合、結果には各地層に対して別々の生存関数が含まれます。異なる地層の生存関数を比較して、地層の効果を推定します。

モデルがデータに適合していない場合、信頼性推定値は不正確になります。

分析を実行する際に、カテゴリ予測変数の参照レベルを指定できます。生存プロットに表示する予測値を指定して、生存関数を予測変数の異なる設定と比較することもできます。

時間

予測された単位の確率が残るまでの時間。テーブルの値は、調査期間をカバーするデータの時間です。

リスクにさらされた件数

危険な単位数は、調査に参加したが、関心のあるイベントを経験していないユニットの数と等しくなります。特定の時間のリスクのあるユニットの数は、2つの理由から、スタディ全体の単位数と異なります。
  • 単位はいつでもスタディに入ることができます。ユニットがまだスタディに入っていない場合、ユニットは危険にさらされません。
  • すでにイベントを経験したユニットは、もはや危険にさらされていません。

事象計数

行のイベントが発生したユニットの数。検閲された観測値は、イベントカウントに追加されません。

生存確率

関数の予測値設定の組み合わせでユニットが行の時間まで存続する可能性。

標準誤差

標準誤差では、テーブルの予測変数設定の生存関数の変動と行の時間が推定されます。適合値の標準誤差は、平均応答の推定値の精度を測定するために使用します。標準誤差が小さいほど、推定される平均応答の精度は高くなります。より正確な推定値を使用すると、信頼区間が狭くなります。

信頼率

生存関数の信頼区間は、関数の予測変数設定の生存関数と行の時間の可能性が高い値の範囲を提供します。