再発分析における均一性テストの正しい解釈は何ですか？こんにちはコミュニティ！
簡単な質問の1つとして、JMPのドキュメントには、（繰り返し分析で）次のように記載されています。均一性のテストプロセスが均一であるかどうかをテストします。
また、JMPは、これはスケールモデルが定数1であるかどうかをテストすると述べていますが、「1」であるとはどういう意味ですか？
したがって、Y（予測された累積修復）がY（実際のデータ）に近いことを意味する適切な適合を探している場合、どのP値を探す必要がありますか？
スケールパラメーターが1（H0）の場合、レートパラメーターも1であり、到着間隔の分布はID指数（e ^ x）ですが、これは私たちの目的に適していますか？ （ぴったり）
前もって感謝します！
分析Re：再発分析における均一性テストの正しい解釈は何ですか？ここで数式を見てください、再発分析における適合モデル、均質ポアソン過程（HPP）およびその他の不均質ポアソン過程（NHPP）の場合。 HPPの強度関数は時間tの関数ではありません。 NHPPの強度関数は、時間tの関数です。
したがって、均一性テストは、強度関数（故障率）が時間の経過とともに変化しているかどうかを確認することです。
Power NHPPの均一性テストは、ベータ== 1をテストすることです。 比例強度NHPPのテストは、デルタ== 1をテストすることです。 そして、Loglear NHPPのテストは、delta == 0をテストすることです。 これらの数値を数式に戻すと、数式から時間が消えるのがわかります。
HPPは、NHPPよりも単純なモデルです。 テストでHPPを拒否できない場合は、さらなる意思決定のためにHPPを使用することをお勧めします。
プロセスが実際にHPPである場合、到着間隔はiid指数分布になります。 ただし、プロセスがHPPであるかどうかを判断するために、到着間隔をiidとして分析するべきではありません。
