參數化生存擬合回歸模型與分離定位模型的區別你好
您能否告訴我參數化生存擬合中回歸模型和單獨位置模型之間的區別？
我知道單獨的位置模型使用相同的形狀參數。
但是手動回歸是參數（形狀，位置）取決於 X。 我不明白。
如何獲取 Weibull 分佈的形狀和位置參數？
這個模型是否使用不同的形狀參數？
此致，
回复：參數化生存擬合回歸模型與分離定位模型的區別我不確定你的意思是“參數化生存擬合回歸模型和分離定位模型之間的差異。 “ 我將使用來自可靠性示例數據文件夾 Motorette 的示例。 我使用 Temp 作為位置和比例參數的因子來擬合生命模型。 所有條款都很重要。
所以位置和尺度參數隨溫度變化。 特別檢查參數估計。
如何使用這些參數估計值？ 模型是什麼樣子的？ 我保存了概率和 0.1 分位數的預測公式。 他們來了：
（預測概率）
15.965159157 - 0.043882405* Temp 是位置參數。 2.039358492 - 0.008725175*Temp 是比例參數。
（預測 0.1 分位數）
基於上述線性預測變量的 Weibull 參數的解釋與第二個公式相同。
