パラメトリックサバイバルフィットでの回帰モデルと個別のロケーションモデルの違いこんにちは
パラメトリックサバイバルフィットでの回帰モデルと個別のロケーションモデルの違いを教えてください。
別の場所のモデルは同じ形状パラメーターを使用することを知っています。
しかし、マニュアルでの回帰はパラメータ（形状、場所）はXに依存しています。これはわかりません。
ワイブル分布の形状および位置パラメーターはどのように取られますか？
このモデルは異なる形状パラメーターを使用しますか？
宜しくお願いします、
日時：回帰とパラメトリックサバイバルフィットでの個別の位置モデルの違いどういう意味かわからないパラメトリックサバイバルフィットでの回帰モデルと個別のロケーションモデルの違い。 「Motoretteという信頼性サンプルデータフォルダの例を使用します。場所とスケールパラメーターの両方の係数としてTempを使用して、ライフモデルを近似します。すべての用語は重要です。
そのため、場所とスケールパラメーターは温度によって異なります。特にパラメーター推定値を調べます。
これらのパラメーター推定値はどのように使用されますか？モデルはどのように見えますか？確率と0.1分位の予測式を保存しました。どうぞ：
（予測確率）
15.965159157-0.043882405 *温度はロケーションパラメーターです。2.039358492-0.008725175 * Tempはスケールパラメーターです。
（0.1分位数の予測）
上記の線形予測子に基づくワイブルパラメーターの解釈は、2番目の式でも同じです。
