リスク曲線のワイブル回帰こんにちはevryone！
あなたの助けが必要です。
2つの変数を持つデータのセットがあります。1つはバイナリ（f：y / n）、もう1つは連続（a）です。
"a"が高いほど、f = yesとなる可能性が高くなります。
ワイブル回帰を使用して、f = yesになる確率を0.5にする必要があります。これはロジスティック回帰に似ていますが、ワイブルを使用する利点の1つは、ロジスティック回帰とは異なり、リスク曲線が0と1を通ることです。
フィットカーブメニューにWeibullツールが見つかりましたが、カーブが0.8で止まっています...
誰かが私を手伝ってくれる？
ありがとう
リスク曲線のワイブル回帰についてp = 0.5でも大丈夫
しかし、ワイブルCDFをプロットすると、明らかに1にはならないことがわかります。リスク曲線のワイブル回帰について明けましておめでとうございます！
ワイブルCDFは0から1になります。フィットした機能もします。プロットは観測の範囲を超えて外挿を必要とするため、プロットはこれらの限界を示していません。また、プロットに関係なく、データで0または1を達成することは、Pr（Y = Fracture）= 0.5に対するAx Dtを推定するために不可欠ではありません。
ロジスティック回帰には、Analyze> Fit Modelを使用します。次に、上部の赤い三角形をクリックして[逆予測]を選択します。応答値に0.5を入力し、必要に応じて他のパラメータを選択します。
詳細と例については、ヘルプ>本>線形モデルの近似および名目ロジスティック回帰の章を参照してください。
リスク曲線のワイブル回帰について御時間ありがとうございます！
「 応答をモデル化するためにWeibull CDFを使用しているという意味ですか？2値レベルまたは骨折の確率をコード化するために使用している値（0,1）を参照していますか？」
はい、絶対にあります！
0.8の漸近線の制限を理解していますが、数値モデルの表現が0から1になっていても、データがしきい値で完全に分離されていなくても見ました。
ワイブルcdfフィッティングを0から1に「強制」する方法はありますか？
その間に、ロジスティック回帰を使用して.5リスクを計算できますか。
ところで：明けましておめでとうございます！
リスク曲線のワイブル回帰についてロジスティック回帰とは異なり、「（ワイブル）リスク曲線が0から1になる」という意味がわかりません。応答をモデル化するためにWeibull CDFを使用しているという意味ですか？2値レベルまたは破断の確率をコード化するために使用する値（0,1）を参照していますか？
漸近線が達成されないように予測子の範囲が制限される場合、回帰は必ずしも0または1を達成するわけではありません。プロットからAx Dt値を読み取ろうとした後、名目ロジスティック回帰を実行しました。
確率= 0.5でAx Dtを推定するために逆予測を適用するために、観測範囲で0と1の漸近線を制限する必要はありません。
曲線の形状は、モデルに使用する関数によって制約を受けます。二元的な性質は、ある漸近線から別の漸近線への移行を強制します。5つの応答のうち4つは1であり、5つのうち1は0であるため、より高い漸近値は0.8に制限されます。この観察はロジスティック曲線も制限するでしょう。
