生存分析：パラメトリック分布比較こんにちはJMPコミュニティ、
私は現在、ハエが4回の用量の殺虫剤と溶媒対照にさらされた実験からのデータを分析しています。さらに、私は異なるハエ個体群の間での死亡反応を比較しています。に従ってデータを整理しました。生存統計：ケージの死亡率 Log RankとKaplan Meierを使用して、グループ内およびグループ間の用量間の罹患率を比較するためにノンパラメトリックアプローチを使用してきましたが、各用量における各集団の致死時間の中央値を調べるためにパラメトリックモデリングを行うことに興味があります。余談ですが、私は他のGLMプロビット作業をデータセットに対して（別の形式で）行っていますし、母集団と対話式の相互作用項の有意な効果を見ています。
どの分布がデータセットに最も適しているかを確認し、Life Distribution JMP機能で分布を分析して分析する必要があることを私は読んでいます。私が読んだことに基づいて、最も低いAICcで、Lognormalは3つのうちで最もよく合っています。 私は「すべてのモデルは間違っているがいくつかは役に立つ」という古典的な格言を知っており、それは私が収集したデータの完全性に基づいていますが、モデルが解釈できるのに十分なときに興味があります。下の図は、Life Distributionモデルの比較における全データセット（分離なし）を示しています。たぶん、私はそれぞれの人口と治療のための分布を見るべきですか？繰り返しになりますが、私の目標は、各投与量で各個体群の最も正確な中央値の致死時間を取得することです。
また、同じデータセットでログランク（ノンパラメトリック）とパラメトリック検定を使用することは、不可能ですか？私は、パラメトリック分布の比較に慣れていませんが、類似した効果を得るために同類比率テストを使用できると確信しています。
生存分析：パラメトリック分布比較はい、AICcが最小のモデルが、データサンプルによって提供された経験的証拠に基づいて最良のモデルであると判断されます。あなたの決定を和らげるために利用可能であれば、あなたはまた前の証拠と理論的発見を考慮するかもしれません。
最良のモデルと他のモデルとの間のAICcの違いは、他のモデルに対するサポートのアイデアをあなたに与えることができます。差が4未満であれば、他のモデルは十分な支持を得ています。違いが4と7の間であるならば、それから他のモデルはかなり少ない支持を持っています。最後に、差が10を超える場合、他のモデルは基本的にサポートを得られません。あなたの場合のAICcの最小の差は約300であるので、この証拠だけに基づくと、対数正規モデルは比較の中で最も良いモデルです。
AICcはモデルごとに意味があり、同じデータセットに対して基準が計算されているため、AICcを使用してさまざまな種類のモデル（線形モデルとニューラルネットワークモデルなど）を比較できます。
Fit Modelダイアログを通してParametric Survivalモデルを使用することができます。誤差分布に対数正規を選択し、5段階処理（殺虫剤）を追加します。可能であれば、詳細についてはこれらのレベルを連続変数で表すことをお勧めします。線形予測子は、非線形応答に対処するために、べき乗などの殺虫剤の変換を含むことができる。そのモデルはあなたのLRTを成功させるでしょう！
