모수 생존 모형 적합

회귀 모형을 사용하여 생존 데이터 적합

생존 시간은 하나 이상의 변수의 함수로 표현할 수 있습니다. 이 경우 생존 분포와 중도절단을 고려하는 선형 회귀 모형을 적합시킵니다. 모수 생존 모형 적합 플랫폼에서는 위치 효과와 척도 효과를 모두 포함할 수 있는 선형 회귀 모형을 사용하여 사건 발생 시간 Y(중도절단 사용)를 적합시킵니다. Weibull, 로그 정규, 지수, Frechet, 로그로지스틱, SEV(최소 극단값), 정규, LEV(최대 극단값) 및 로지스틱 분포를 사용하여 적합이 수행됩니다.

참고: 모수 생존 모형 적합 플랫폼은 모형 적합 플랫폼을 약간 사용자 정의한 버전입니다. 비선형 플랫폼을 사용하여 모수 생존 모형을 적합시킬 수도 있습니다.

그림 15.1 모수 생존 적합의 예 

목차

모수 생존 모형 적합 플랫폼 개요

모수 생존 모형 적합 플랫폼의 예

모수 생존 모형 적합 플랫폼 시작

모수 생존 적합 보고서

모수 생존 - 전체 분포 보고서

모수 경쟁 원인 보고서

모수 생존 모형 적합 옵션

비선형 모수 생존 모형

모수 생존 모형 적합의 추가 예

아레니우스 가속 고장 로그 정규 모형의 예

구간 중도절단 가속 고장 시간 모형의 예

왼쪽 중도절단 데이터 분석의 예

모수 생존 모형 적합 플랫폼에 대한 통계 상세 정보