고정 예측 변수만 있는 Cox 모형 적합에 대해 표시할 그래프 선택

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예측 변수 값에 대한 생존 플롯 표시

생존 플롯을 표시합니다. 단일 곡선이 있는 플롯을 사용하여 플롯의 함수에 대한 시간이 지남에 따라 생존 확률을 평가합니다. 여러 곡선이 있는 플롯을 사용하여 예측변수의 다른 설정에 대한 생존 확률을 비교합니다. 기본적으로 Minitab은 연속 예측 변수에 대해 각 예측변수의 평균과 범주형 예측 변수의 참조 수준을 사용합니다. 드롭다운에서 다른 옵션을 선택하여 생존 플롯에 대한 새 예측 변수 값을 지정할 수 있습니다. 범주형 예측 변수의 경우 각각의 새로운 값은 예측 변수의 수준 중 하나여야 합니다.

개별 값 입력: Minitab이 생존 기능에 사용하는 개별 예측 변수 값을 지정합니다. 과거의 공정 평균 값을 지정하지 않으면 Minitab에서는 관측치 평균을 사용합니다. 과거의 공정 평균 값을 지정하지 않으면 Minitab에서는 관측치 평균을 사용합니다.
값의 열 입력: Minitab이 생존 함수에 사용하는 예측 변수 값의 열을 지정합니다. 열 형식은 모델의 변수와 일치해야 합니다.

모델이 계층화된 경우 Minitab이 각 계층을 표시하는 방법을 결정하는 데 사용할 수 각 계층에 대한 플롯 표시 있습니다.

동일한 그래프의 별도 패널에: 동일한 그래프의 별도의 패널에 각 계층의 생존 플롯을 표시합니다. 기본 설정입니다.
동일 그래프에 겹쳐짐: 동일한 그래프의 각 계층에 대한 생존 플롯을 오버레이합니다.
별도 그래프에: 출력 창에 별도의 그래프에 각 계층의 생존 플롯을 표시합니다.

이탈도 잔차 대 위험 점수

편차 잔차 대 사건 확률의 그림을 표시합니다. 그래프는 모델에 지정된 피사체의 효과를 측정합니다. 이 그림을 사용하여 비정규성을 탐지할 수 있습니다.

통계화 변수에 대한 앤더슨 플롯

계층화 변수에 대한 앤더슨 플롯을 표시합니다. 이 그래프를 사용하여 지층에 대한 비례 위험 가정을 평가합니다. 가정이 유지되면 곡선은 원점에서 직선입니다. 변수가 모델에 있을 필요가 없는 경우 곡선은 대략 45° 선을 따릅니다. Minitab은 모델이 계층화된 경우에만 이 플롯을 표시합니다.

변수에 대한 Arjas 플롯

지정한 변수에 대한 Arjas 플롯을 표시합니다. 이 플롯을 사용하여 범주형 예측변수에 대한 비례 위험 가정을 평가합니다. 또한 이 플롯을 사용하여 예측 변수가 모델에 유용한 기여를 하는지 여부를 평가합니다. 쌓을 워크시트를 하나 이상 지정해야 합니다.

변수에 대한 Arjas 플롯을 표시하기 전에 연속 변수를 다시 분리해야 합니다. 예를 들어, 연구원이 예측변수의 일부 값이 낮고 나머지 값이 높다는 생물학적 지식이 있는 경우 한 가지 기술은 예측변수를 두 가지 범주로 다시 분리하여 Arjas 플롯을 만드는 것입니다. 해석에는 개별 예측 변수가 모델에 없는 경우에도 원래 예측 변수와 불연속 예측변수의 Arjas 플롯을 사용하는 모델이 포함됩니다.

마틴갈레 잔류 변수

지정한 변수에 비해 Martingale 잔재의 그래프를 표시합니다. 이 플롯을 사용하여 모델에 예측 변수를 추가해야 하는지 또는 기존 예측 변수에 다른 함수 양식을 사용해야 하는지 여부를 평가합니다. 예를 들어, 연속 예측변수에 대한 정사각형 용어가 모델의 적합성을 향상시킬지 여부를 평가하기 위해 변수와 함께 Martingale 잔재의 플롯을 사용합니다. 규격 한계를 적어도 하나는 지정해야 합니다. 열의 행 수는 반응 열의 행 수와 같아야 합니다.