서바이벌 기능 테이블용 고정 예측 변수만 있는 Cox 모형 적합

생존 확률은 특정 시간까지 제품이 고장나지 않을 확률을 나타냅니다. 테이블의 생존 기능은 기준 수준에서 평균 값및 범주형 예측변수에서 연속 예측 변수를 가진 개인을 위한 것입니다. 테이블을 사용하여 테이블의 예측 변수 설정에 대한 생존 함수의 추정을 가져옵니다. 모델이 지층을 포함하는 경우 결과는 각 계층에 대한 별도의 생존 함수를 포함한다. 지층의 효과를 추정하기 위해 다른 지층의 생존 기능을 비교합니다.

모형이 데이터를 잘 적합하지 않으면 신뢰도 추정치는 정확하지 않습니다.

분석을 실행할 때 범주 형 예측 변수에 대한 참조 수준을 지정할 수 있습니다. 서바이벌 플롯에 표시할 예측 변수 값을 지정하여 생존 함수를 예측변수의 다른 설정과 비교할 수 있습니다.

시간

단위의 예측 된 확률이 살아남을 때까지의 시간. 테이블의 값은 학습 기간을 포함하는 데이터의 시간입니다.

위험 수

위험에 처한 단위의 수는 연구에 들어갔지만 관심있는 사건을 경험하지 않은 단위의 수와 같습니다. 주어진 된 시간에 대 한 위험에 단위의 수는 두 가지 이유로 전체 연구에서 단위의 수와 다릅니다.

단위는 언제든지 스터디에 들어갈 수 있습니다. 단위가 아직 연구에 들어가지 않은 경우 장치가 위험에 처하지 않습니다.
이미 이벤트를 경험한 단위는 더 이상 위험에 노출되지 않습니다.

사건 카운트

행의 시간에 이벤트를 경험하는 단위 수입니다. 검열된 관측값은 이벤트 수에 추가되지 않습니다.

생존 확률

함수에 대한 예측 변수 설정의 조합이 있는 장치가 행 시간까지 살아남을 수 있는 기회입니다.

표준 오차

표준 오류는 테이블의 예측 변수 설정및 행의 시간을 위한 생존 함수의 변동을 추정합니다. 사건 확률의 추정치 정확도를 측정하려면 적합치의 표준 오차를 사용하십시오. 표준 오차가 작을수록 추정 평균 반응이 더 정확합니다. 보다 정밀한 추정치는 더 좁은 신뢰 구간을 생성합니다.

% CI

생존 함수에 대한 신뢰 구간은 함수 및 행에 대한 시간에 대한 예측변수 설정에 대한 생존 함수에 대한 가능성 있는 값의 범위를 제공합니다.