왼쪽 중도절단 데이터 분석의 예
모수 생존 모형 적합 플랫폼에서 두 개의 반응 열을 사용하여 왼쪽 중도절단 관측값을 지정할 수 있습니다. 이 예에서는 0에서 왼쪽 중도절단을 가정하는 Tobit 모형을 적합시킵니다.
참고: Tobit 모형은 경제학에서 반응이 양수 또는 0이어야 하는 경우에 많이 사용됩니다. 이때 0은 중도절단된 점을 나타냅니다. 이 모형은 0에서 중도절단되는 정규 분포를 가정합니다. 관측값이 0이면 왼쪽 중도절단으로 간주됩니다.
이 예에서는 왼쪽 중도절단이 발생한 관측값을 나타내는 새 열을 생성합니다. 왼쪽 중도절단 관측값의 경우 새 열에 결측값이 포함됩니다. 그렇지 않은 경우에는 관측된 durable 값이 포함됩니다. 그런 다음 새 열을 구간 중도절단 관측값의 왼쪽으로 사용하고 기존 durable 열을 구간의 오른쪽으로 사용합니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Reliability/Tobit2.jmp를 엽니다.
왼쪽 중도절단 열 생성:
2. 열 > 새 열을 선택합니다.
3. 열 이름에 durable0을 입력합니다.
4. 열 특성을 선택하고 계산식을 클릭합니다.
5. 조건 > If를 선택하고 durable을 선택합니다.
6. 비교 > a == b를 선택하고 "0"을 입력한 후 Enter 키를 누릅니다.
7. "else 절" 라벨이 지정된 상자를 선택하고 durable을 선택합니다.
Figure 15.13에서는 완료된 계산식을 보여 줍니다.
그림 15.13 durable0에 대한 계산식 열
8. 확인을 클릭합니다.
9. 확인을 클릭합니다.
Tobit 모형 적합:
10. 분석 > 신뢰성 및 생존 > 모수 생존 모형 적합을 선택합니다.
11. "사건 발생 시간" 역할에서 YLow와 YHigh를 선택합니다.
12. 제거를 클릭합니다.
13. durable0을 선택하고 사건 발생 시간을 클릭합니다.
14. durable을 선택하고 사건 발생 시간을 클릭합니다.
왼쪽 중도절단 관측값을 지정하려면 두 개의 반응 열을 사용해야 합니다. 중도절단 방향은 "사건 발생 시간" 역할의 열 순서에 따라 결정됩니다.
15. 분포 유형을 정규로 변경합니다.
age와 liquidity는 데이터 테이블의 "Model" 스크립트에서 효과로 지정되어 있으므로 여기서 모형 효과로 자동 입력됩니다.
16. 실행을 클릭합니다.
그림 15.14 Tobit 모형 결과
보고서에 추정된 Tobit 모형 적합이 표시됩니다. 보고서 오른쪽 상단의 노트에 왼쪽 중도절단된 관측값이 13개 있다고 나와 있습니다. 이를 통해 왼쪽 중도절단을 올바르게 지정했는지 확인할 수 있습니다.