Tabela de regressão - equação de regressão estimada para Regressão com dados de tempos de vida

A tabela estima a equação de regressão de melhor ajuste para o modelo. A equação de regressão toma a seguinte forma geral:

Previsão = constante + coeficiente(preditor) + ... + coeficiente(preditor) + escala (função do quantil) ou

Yp = β01x + ... + βkxk + σΦ-1(p)

  • Previsão (Yp): tempo de falha de log (modelos Weibull, exponencial, lognormal e loglogísticos) ou tempo de falha (normal, extremo valor normal e de modelos logísticos).
  • Preditores (x1, x2 ... xk): as variáveis de previsão, que podem ser contínuas ou categóricas.
  • Constante (β0): o valor de Yp (tempo de falha ou tempo de falha de log) quando todas as variáveis explicativas são iguais a zero e o percentil da função quantil é 0.
  • Coeficiente (β1, β2,... , βk): a quantidade pela qual Y muda quando a variável explicativa correspondente (x) aumenta em uma unidade e todas as outras variáveis explicativas são mantidos constantes.
  • Escala (σ): o parâmetro de escala. Para Weibull e exponencial, escala = 1,0 / forma.
  • Função do quantil (Φ-1(p): o po quantil da distribuição de vida útil padronizada.

Este modelo pode não fornecer um bom ajuste aos dados. Para avaliar o ajuste do modelo, verifique os pressupostos do modelo usando o gráfico de probabilidade dos resíduos padronizados e os resíduos de Cox-Snell.

Saída do exemplo

Regression Table Standard 95.0% Normal CI Predictor Coef Error Z P Lower Upper Intercept 6.68731 0.193766 34.51 0.000 6.30754 7.06709 Design Standard -0.705643 0.0725597 -9.72 0.000 -0.847857 -0.563428 Weight -0.0565899 0.0212396 -2.66 0.008 -0.0982187 -0.0149611 Shape 5.79286 1.07980 4.02001 8.34755 Log-Likelihood = -88.282

Interpretação

O modelo estimado para os novos invólucros de compressor é: log(Yp) = 6,8731 – 0,0565899(Peso) + (1,0/5,79286)Φ-1(p)

O modelo estimado para os invólucros de compressor padrão é: log(Yp) = (6,8731 – 0,705643) – 0,0565899(Peso) + (1,0/5,79286)Φ-1(p)

Onde:
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