Différence entre la régression et le modèle de localisation séparé à l'ajustement de survie paramétriqueSalut
Pourriez-vous me faire savoir quelle est la différence entre la régression et le modèle de localisation séparé à l'ajustement de survie paramétrique ?
Je sais que le modèle d'emplacement séparé utilise le même paramètre de forme.
Mais la régression manuelle est que les paramètres (forme, emplacement) dépendent de X. Je ne comprends pas cela.
Comment les paramètres de forme et de localisation de la distribution de Weibull sont-ils pris ?
Ce modèle utilise-t-il un paramètre de forme différent ?
Cordialement,
Re : Différence entre la régression et le modèle de localisation séparé à l'ajustement de survie paramétriqueJe ne sais pas ce que vous entendez par " différence entre la régression et le modèle de localisation séparé à l'ajustement de survie paramétrique. " Je vais utiliser un exemple du dossier de données d'échantillons de fiabilité, Motorette. J'adapte un modèle de vie en utilisant Temp comme facteur pour l'emplacement et le paramètre d'échelle. Tous les termes sont significatifs.
Ainsi, l'emplacement et le paramètre d'échelle varient avec la température. Examinez les estimations des paramètres en particulier.
Comment ces estimations de paramètres sont-elles utilisées ? A quoi ressemble le modèle ? J'ai enregistré les formules de prédiction pour la probabilité et le quantile 0,1. Les voici:
(Probabilité prédite)
15.965159157 - 0.043882405* Temp est le paramètre d'emplacement. 2.039358492 - 0.008725175*Temp est le paramètre d'échelle.
(prédit 0,1 quantile)
L'interprétation des paramètres de Weibull basée sur les prédicteurs linéaires ci-dessus est la même pour la deuxième formule.
