회귀 분석 표 - 수명 데이터 회귀 분석에 대한 추정 회귀 방정식

표는 모형에 가장 적합한 회귀 방정식을 추정한 것입니다. 회귀 방정식의 일반적인 형식은 다음과 같습니다.

예측 = 상수 + 계수(예측 변수) + ... + 계수(예측 변수) + 척도 (사분위수 함수) 또는

Y_p = β₀ + β₁x₁ + ... + β_kx_k + σΦ^-1(p)

• 예측(Y_p): 로그 수명(Weibull, 지수, 로그 정규 및 로그 로지스틱 모형)이나 수명(정규, 극단값 및 로지스틱 모형).
• 예측 변수(x₁, x₂ ... x_k): 계량형 또는 범주형일 수 있는 예측 변수.
• 상수(β₀): 모든 설명 변수가 0이고 분위수 함수의 백분위수가 0일 때 Y_p(수명이나 로그 수명)의 값.
• 계수(β₁, β₂,... , β_k): 모든 다른 설명 변수들은 일정하게 고정된 상태에서 대응하는 설명 변수(x)가 한 단위 증가할 때 Y가 변화하는 양.
• 척도(σ): 척도 모수. Weibull 및 지수 분포의 경우, 척도 모수 = 1.0/형상 모수입니다.
• 사분위수 함수(Φ^-1(p): 표준화된 수명 분포의 p번째 분위수.

이 모형이 데이터를 잘 적합하지 않을 수도 있습니다. 모형 적합을 평가하려면 표준화 및 Cox-Snell 잔차에 대한 확률도를 사용하여 모형에 대한 가정을 확인해야 합니다.