파라메트릭 서바이벌 핏에서 회귀 모델과 별도 위치 모델의 차이안녕
파라메트릭 서바이벌 핏에서 회귀 모델과 별도 위치 모델의 차이점이 무엇인지 알려주시겠습니까?
별도의 위치 모델이 동일한 모양 매개변수를 사용한다는 것을 알고 있습니다.
그러나 수동에서의 회귀는 매개변수(모양, 위치)가 X에 의존합니다. 난 그것을 이해하지 못 했어.
Weibull 분포의 모양과 위치 매개변수는 어떻게 취합니까?
이 모델은 다른 형상 매개변수를 사용합니까?
친애하는,
Re: 파라메트릭 서바이벌 핏에서 회귀 모델과 별도 위치 모델의 차이점무슨 뜻인지 잘 모르겠습니다." 파라메트릭 서바이벌 핏에서 회귀 모델과 별도 위치 모델의 차이. " Reliability 샘플 데이터 폴더인 Motorette의 예제를 사용하겠습니다. 위치와 척도 매개변수 모두에 대한 요소로 온도를 사용하여 수명 모델을 맞춥니다. 모든 용어는 중요합니다.
따라서 위치와 척도 매개변수는 온도에 따라 달라집니다. 특히 매개변수 추정치를 검토하십시오.
이러한 매개변수 추정치는 어떻게 사용됩니까? 모델은 어떻게 생겼습니까? 확률과 0.1 분위수에 대한 예측 공식을 저장했습니다. 여기 있습니다:
(예측확률)
15.965159157 - 0.043882405* 온도는 위치 매개변수입니다. 2.039358492 - 0.008725175*Temp는 스케일 매개변수입니다.
(예측된 0.1 분위수)
위의 선형 예측자를 기반으로 한 Weibull 매개변수에 대한 해석은 두 번째 공식과 동일합니다.
