残差概率图中的 Y 轴是概率尺度轴。 例如，如果您拟合 Weibull 分布，则 Y 轴是 Weibull 比例轴；如果您拟合对数正态分布，则 Y 轴是正态比例轴。 残差概率图就是这样设置的，所以如果模型成立，残差应该大致呈直线出现。
标记的 x 位置的计算方式与我对您其他帖子的回答相同回复：参数生存拟合平台的标准化残差
如果审查类型不简单，则标记的 y 位置通常没有明确的公式。 但将 y 位置视为这些点分布的非参数估计。
对于您的第二个问题，我猜您想在任意时间计算任意设置的故障概率，这不在数据表中。 如果我的理解是正确的，您可以选择以下之一：
1）保存概率公式，使用您的协变量设置和时间值添加一个新行。 读出公式列中该行的数字。
2）使用平台中的菜单“估计生存概率”直接计算，通过给出您的设置和时间。 提交设置后查看报告中的结果。
请注意，两者都在给定时间计算概率，因此审查无关紧要。
数据的概率（即寿命）是从似然函数 l(y|model) 中获得的。 它是条件概率使用模型参数的最大似然估计来估计。 数据不具有这样的概率。 另一方面，您可以使用非参数估计（即 Kaplan-Meyer 积矩）边际概率. 您还可以假设参数估计的分布模型。
看可靠性与生存 > 寿命分布. KM 估计值会自动显示。
