"모수 생존 적합"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
가능도비 검정
적합 모형의 로그 가능도를 모형에서 각 항을 개별적으로 제거하는 로그 가능도와 비교하는 검정을 생성합니다.
Wald 검정
각 모수가 0인지 여부에 대한 Wald 검정의 카이제곱 검정 통계량 및 p 값을 생성합니다.
가능도 신뢰 구간
각 모수에 대해 "모수 추정값" 테이블에 표시되는 신뢰 구간 유형을 지정합니다. 이 옵션을 선택하면 프로파일 가능도 신뢰 구간이 나타납니다. 그렇지 않으면 Wald 구간이 표시됩니다. 보고서에서 "모수 추정값" 테이블 아래에 구간 유형이 표시됩니다. 이 옵션은 프로파일 가능도 신뢰 구간의 계산 시간이 길지 않을 때 기본적으로 설정됩니다.
참고: 모형 적합 시작 창의 빨간색 삼각형 메뉴에서 "유의 수준 설정"을 선택하여 신뢰 구간에 대한 a 수준을 변경할 수 있습니다. 기본 a 수준은 0.05입니다.
추정값 상관계수
모형 효과 간의 상관 및 모형 효과와 적합 분포 모수와의 상관을 보여 주는 상관 행렬을 생성합니다.
추정값 공분산
모형 효과 간의 공분산 및 모형 효과와 적합 분포 모수와의 공분산을 보여 주는 공분산 행렬을 생성합니다.
생존 확률 추정
지정된 시간 값에 대한 고장 및 생존 확률을 추정합니다. 효과 값과 하나 이상의 시간 값을 지정합니다. 그러면 JMP에서 가능한 모든 항목 조합에 대해 95% 신뢰 한계로 생존 및 고장 확률을 계산합니다.
분위수 추정
지정된 확률에 대한 분위수를 추정합니다. 효과 값과 하나 이상의 분위수 확률을 지정합니다. 그러면 JMP에서 가능한 모든 항목 조합에 대해 시간 분위수와 95% 신뢰 한계를 계산합니다.
참고: "생존 확률 추정" 및 "분위수 추정" 옵션의 경우 유의 수준을 기본값 0.05에서 변경할 수 있습니다.
잔차 확률도
신뢰 구간과 함께 표준화 잔차의 확률도를 표시합니다. 위치-척도 분포의 경우 표준화 잔차는 (Y–m(X))/s(X)로 정의됩니다. 로그-위치-척도 분포의 경우 표준화 잔차는 exp(log(Y)–m(X))/s(X)로 정의됩니다. 모든 분포에서 m(X)와 s(X)는 각각 위치 효과와 척도 효과에 대한 모형 규격에 의해 정의된 공변량의 선형 함수입니다. 이러한 표준화 잔차는 Cox-Snell 잔차의 한 유형입니다. Cox-Snell 잔차에 대한 자세한 내용은 Meeker & Escobar(1998, sec. 17.6.1)에서 확인하십시오.
잔차 저장
잔차를 데이터 테이블의 새 열에 저장합니다. 구간 중도절단 관측값의 경우 두 개의 잔차 열이 데이터 테이블에 저장됩니다.
분포 프로파일러
고장 확률 대 개별 설명 변수 및 반응 변수의 반응 표면을 표시합니다.
분위수 프로파일러
반응 변수 대 설명 변수 및 고장 확률의 반응 표면을 표시합니다.
위험 프로파일러
위험률 대 설명 변수 및 반응 변수의 반응 표면을 표시합니다.
수준 조합별 분포 그림
모형 적합을 평가하기 위한 세 가지 확률도를 표시합니다. 그림에는 X 수준의 각 조합에 대해 서로 다른 선이 표시됩니다.
별도 위치
동일한 척도 모수와 개별 위치 모수를 가정하는 확률도입니다. 이는 평행성 가정을 평가하는 데 유용합니다.
별도 위치 및 척도
서로 다른 척도 모수와 위치 모수를 가정하는 확률도입니다. 이는 분포가 데이터에 적절한지 여부를 평가하는 데 유용합니다. 지수 분포의 경우 이 그림이 표시되지 않습니다.
회귀
분포 모수가 X 변수의 함수인 확률도입니다.
확률 계산식 저장
추정된 확률 계산식을 데이터 테이블의 새 열에 저장합니다.
분위수 계산식 저장
추정된 분위수 계산식을 데이터 테이블의 새 열에 저장합니다. 이 옵션을 선택하면 관심 분위수에 대한 확률 값을 입력하라는 팝업 창이 표시됩니다.
확률 계산식 게시
확률 계산식을 생성하여 계산식 저장소 플랫폼에 계산식 열 스크립트로 저장합니다. "계산식 저장소" 보고서가 열려 있지 않으면 "계산식 저장소" 보고서가 생성됩니다. 자세한 내용은 예측 및 전문 모델링의 계산식 저장소에서 확인하십시오.
분위수 계산식 게시
분위수 계산식을 생성하여 계산식 저장소 플랫폼에 계산식 열 스크립트로 저장합니다. "계산식 저장소" 보고서가 열려 있지 않으면 "계산식 저장소" 보고서가 생성됩니다. 자세한 내용은 예측 및 전문 모델링의 계산식 저장소에서 확인하십시오.
모형 대화상자
시작 창을 다시 실행합니다.
효과 요약
모형에서 효과를 추가하거나 제거할 수 있는 대화식 "효과 요약" 보고서를 표시합니다. 자세한 내용은 선형 모형 적합의 효과 요약 보고서에서 확인하십시오.
다음 옵션에 대한 자세한 내용은 JMP 사용의 “Local Data Filters in JMP Reports”, “Redo Menus in JMP Reports”, “Save Platform Preferences” 및 “Save Script Menus in JMP Reports”에서 확인하십시오.
로컬 데이터 필터
특정 보고서에서 사용되는 데이터를 필터링할 수 있는 로컬 데이터 필터를 표시하거나 숨깁니다.
다시 실행
분석을 반복하거나 다시 시작할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 이 기능을 지원하는 플랫폼에서 "자동 재계산" 옵션은 해당하는 보고서 창에서 데이터 테이블에 대한 변경 사항을 즉시 반영합니다.
플랫폼 환경 설정
현재 플랫폼 환경 설정을 보거나, 현재 JMP 보고서의 설정과 일치하도록 플랫폼 환경 설정을 업데이트할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
스크립트 저장
보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
그룹별 스크립트 저장
기준 변수의 모든 수준에 대한 플랫폼 보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 시작 창에서 기준 변수를 지정한 경우에만 사용할 수 있습니다.
참고: 이 플랫폼의 추가 옵션은 스크립트를 통해 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 "도움말" 메뉴의 "스크립트 인덱스"에서 여십시오. 또한 "스크립트 인덱스"에서 이 섹션에 설명된 옵션의 스크립트 예제도 찾을 수 있습니다.