选择要显示的图形 - 仅使用固定预测变量拟合 Cox 模型

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显示预测值的生存图

显示生存情节。使用单曲线的图谱来评估图上功能随时间的存亡概率。使用具有多个曲线的绘图来比较预测器不同设置的生存概率。默认情况下，Minitab 使用每个预测器的平均值用于连续预测器，并将参考水平用于分类预测器。您可以在下拉中选择不同的选项，以指定生存图的新预测值。对于类别预测变量，每个新值必须是预测变量水平之一。

输入单值: 指定 Minitab 用于生存功能的单个预测值。如果没有为过程均值指定历史值，Minitab 将使用观测值的均值。如果没有为过程均值指定历史值，Minitab 将使用观测值的均值。
输入值列: 指定 Minitab 用于生存功能的预测值列。列类型必须匹配模型中的变量。

如果模型是分层的，您可以使用显示每个地层的绘图它来决定 Minitab 如何显示每个层。

在同一图形的单独组块中: 在同一图形的单独面板中显示每个层的生存图。这是默认设置。
重叠在同一图形: 在同一图上覆盖每个层的生存图。
在单独的图形上: 在输出窗格中的单独图形中显示每个层的生存图。

残差偏差与风险分值

选中此项将显示残差偏差与事件概率图。该图测量给定主题对模型的影响。使用此图可以检测到非正态性。

安徒生用于统计变量的绘图

显示分层变量的安徒生图。使用此图评估地层的相称危险假设。如果假设成立，曲线是穿过原点的直线。如果变量不需要在模型中，曲线大致遵循 45° 线。只有当模型分层时，Minitab 才会显示此图。

变量的阿哈斯绘图

显示您指定的变量的 Arjas 绘图。使用此图来评估绝对预测器的相称危险假设。还使用此图来评估预测器是否对模型做出了有用的贡献。必须至少指定一个要堆叠的工作表。

在显示该变量的 Arjas 绘图之前，您必须对连续变量进行光盘识别。例如，如果研究人员有生物学知识，预测器的某些值较低，而剩余值很高，那么一种技术就是将预测器分成两类，以创建 Arjas 图。分析包括一个模型，该模型使用原始预测器和可视化预测器的 Arjas 图，即使不可信的预测器不在模型中。

马丁盖尔残余物与变量

显示马丁盖尔残余物与指定变量的图形。使用此图来评估您是否应向模型添加预测器，或者您是否应使用不同的功能形式来表示现有预测器。例如，使用带有变量的马丁盖尔残余地块来评估连续预测器的方形术语是否将改善模型的拟合性。必须至少指定一个规格限。该列所具有的行数必须与响应列所具有的行数相同。