Parametric Survival Fit Platform에서 잔차 확률도의 확률안녕하세요 여러분,
Parametric Survival Fit Platform의 Residual Probability Plot에서 Y 축에 대해 더 알고 싶습니다.
새 열에 Fitted Failure Probability를 저장할 수 있습니다. 적합하지 않은 실패 확률을 저장할 수 있습니까? 또 다른 표현 : 실험 포인트의 실패 확률을 저장하고 싶습니다.
가능하지 않다면 검열이 데이터의 일부일 때 누구든지 공식을 알고 있습니까?
감사,
데이터의 확률 (즉, 수명)은 우도 함수 l (y | model)에서 얻습니다. 그것은 조건부 확률 모델 매개 변수의 최대 가능성 추정치를 사용하여 모델로 추정됩니다. 데이터에는 그와 같은 확률이 없습니다. 반면에 비모수 추정 (예 : Kaplan-Meyer 제품 모멘트)을 사용할 수 있습니다. 한계 확률 . 모수 추정에 대한 분포 모델을 가정 할 수도 있습니다.
보다 신뢰성과 생존> 수명 분배 . KM 추정치는 자동으로 표시됩니다.
Re : Parametric Survival Fit Platform의 잔차 확률 플롯의 확률잔차 확률도의 Y 축은 확률 척도 축입니다. 예를 들어 Weibull 분포를 적합하면 Y 축은 Weibull 척도 축입니다. 로그 정규 분포를 적합하면 Y 축은 정규 척도 축입니다. 잔차 확률도는 이와 같이 설정되므로 모델이 가정을 유지하는 경우 잔차가 대략 직선으로 나타나야합니다.
마커의 x- 위치는 다른 게시물에 대한 내 답변과 같은 방식으로 계산됩니다. Re : Parametric Survival Fit Platform의 표준화 된 잔차
중도 절단 유형이 단순하지 않은 경우 마커의 y- 위치에는 일반적으로 명시적인 공식이 없습니다. 그러나 y- 위치는 해당 지점에서의 분포에 대한 비모수 적 추정치로 생각하십시오.
두 번째 질문에 대해서는 데이터 테이블에없는 임의의 시간에 임의 설정의 실패 확률을 계산하고 싶다고 생각합니다. 내 이해가 맞다면 다음 중 하나를 선택할 수 있습니다.
1) 확률 공식을 저장하고 공변량 설정과 시간 값이있는 새 행을 추가합니다. 수식 열의 해당 행에있는 숫자를 읽습니다.
2) 플랫폼의 "Estimate Survival Probability"메뉴를 사용하여 설정과 시간을 제공하여 직접 계산합니다. 설정을 커밋 한 후 보고서에서 결과를 확인합니다.
둘 다 주어진 시간에 확률을 계산하므로 중도 절단은 무관합니다.
