データの確率（つまり、寿命）は、尤度関数l（y | model）から取得されます。 それは条件付き確率これは、モデルパラメーターの最尤推定を使用してモデルで推定されます。 データ自体には確率がありません。 一方、ノンパラメトリック推定（つまり、カプランマイヤー積モーメント）を使用することもできます。周辺確率。 パラメトリック推定の分布モデルを想定することもできます。
見る信頼性と生存>生命分布。 KMの見積もりは自動的に表示されます。
残余確率プロットのY軸は、確率スケール軸です。 たとえば、ワイブル分布に当てはめる場合、Y軸はワイブルスケール軸です。対数正規分布に当てはめる場合、Y軸は正規スケール軸です。 残余確率プロットはこのように設定されているため、モデルが成り立つと仮定すると、残余はほぼ直線になります。
マーカーのx位置は、他の投稿に対する私の回答と同じ方法で計算されますRe：パラメトリックサバイバルフィットプラットフォームからの標準化された残差
打ち切りタイプが単純でない場合、マーカーのy位置には一般に明示的な式がありません。 ただし、y位置は、それらの点での分布のノンパラメトリック推定と考えてください。
2番目の質問では、データテーブルにない、任意の時間における任意の設定の失敗確率を計算したいと思います。 私の理解が正しければ、次のいずれかを選択できます。
1）確率式を保存し、共変量設定と時間値を使用して新しい行を追加します。 数式列のその行の番号を読み取ります。
2）プラットフォームの[生存確率の推定]メニューを使用して、設定と時間を指定して直接計算します。 セットアップをコミットした後、レポートの結果を確認してください。
両方とも特定の時間に確率を計算するため、打ち切りは関係ありません。
