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

Y_p = β₀ +β_1x + ... + β_kx_k + σΦ^-1(p)

• Previsão (Y_p): 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 ... x_k): as variáveis de previsão, que podem ser contínuas ou categóricas.
• Constante (β₀): o valor de Y_p (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,... , β_k): 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 p^o 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.