적합도 테스트는 null 가설을 평가합니다. 
대립가설 반대 
. 테스트의 경우 
p-구성요소 벡터입니다.
클러스터가 없는 분석에서 Minitab 통계 소프트웨어는 3가지 적합성 테스트를 제공합니다.
- 글로벌 월드 테스트
- 우도 비 검정
- 글로벌 점수 테스트
클러스터가 있는 분석에서 Minitab은 클러스터 내의 관측이 독립적이라고 가정하기 때문에 전역 가능성 비율 테스트를 제공하지 않습니다.
DF
적합도 테스트에 대한 자유의 정도는 모델의 용어에 대한 자유도의 합계입니다. 이 합계는 모델의 매개 변수 수와 같습니다.
카이-제곱 분포
F-통계량 계산은 다음과 같이 가설 검정에 따라 다릅니다. 응답 변수에 응답 시간이 묶여 있지 않으면 점수 테스트가 잘 알려진 로그 랭크 테스트와 동일합니다.
null 가설에 따라 각 테스트 유형에 대한 테스트 통계에는 음항 치사포 분포가 있습니다. 확장 분포는 모델의 매개 변수 수에 비해 관찰된 이벤트 수가 클 때 유효합니다. 범주형 예측변수의 경우 각 레벨의 이벤트 수도 충분히 커야 합니다.
우도 비 검정
우도 비 검정의 가설은 다음과 같습니다.
설명 
적절한 모델 부분 로그 가능성 함수입니다.
Wald 검정
Wald 테스트의 경우 테스트 통계에는 다음과 같은 양식이 있습니다.
설명 
피셔 정보 매트릭스입니다.
설명 
및 
붕괴된 점수 잔류 매트릭스입니다. 붕괴된 점수 잔류 행렬을 얻으려면 각 잔여 행 클러스터를 잔여 행의 합계로 바꿉다.
그런 다음 Wald 테스트 통계에는 다음과 같은 양식이 있습니다.
점수 테스트
점수 테스트의 경우 테스트 통계에는 다음과 같은 양식이 있습니다.
설명
및
디자인에 클러스터가 있는 경우 테스트 통계에는 다음 수정 사항이 있습니다.
설명 
붕괴된 점수 잔류 매트릭스 
. 붕괴된 점수 잔류 행렬을 얻으려면 각 잔여 행 클러스터를 잔여 행의 합계로 바꿉다.
P-값
검정에 대한 p-값
설명 
치스퀘어 분포를 따르는 임의의 변수입니다. 
자유도. 
는 테스트 통계입니다.
1 Lin, D.Y.강력한 분산을 사용합니다. & Wei, L.J. (1989). The robust inference for the Cox proportional hazards model. Journal of the American Statistical Association, 84(408), 1074-1078. https://doi.org/10.1080/01621459.1989.10478874
