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R の survreg から推定されたパラメーターを使用して逆ワイブル分布を生成しようとしています。つまり、特定の確率 (MS Excel で実装された小さなシミュレーション モデルでは乱数になります) に対して、私のパラメータを使用して失敗するまでの予想時間。逆ワイブル分布の一般的な形式は次のようになると理解しています。

X=b[-ln(1-rand())]^(1/a)

ここで、a と b はそれぞれ形状とスケールのパラメーターであり、X は希望する失敗までの時間です。私の問題は、survreg からの切片と共変量パラメーターの解釈にあります。これらのパラメータがあります。時間の単位は日です:

             Value   Std. Error    z    p
(Intercept)     7.79    0.2288  34.051  0.000
Group 2        -0.139   0.2335  -0.596  0.551
Log(scale)     0.415    0.0279  14.88   0.000
Scale= 1.51 

Weibull distribution
Loglik(model)= -8356.7   Loglik(intercept only)= -8356.9 
Chisq = 0.37 on 1 degrees of freedom, p= 0.55 
Number of Newton-Raphson Iterations: 4 
n=1682 (3 observations deleted due to missing values)

R の係数が「極値分布」からのものであることをヘルプ ファイルで読みましたが、これが実際に何を意味し、式で直接使用されている標準スケール パラメーターに「戻る」方法がわかりません。b=7.79 と a=1.51 を使用すると、無意味な答えが得られます。基本グループと「グループ 2」の両方の時間を生成できるようにしたいと考えています。また、私は自分で分析を行っていないため、データをさらに調査することはできません.

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これは、マニュアルページ?survreg(「例」セクション) で説明されています。

library(survival)
y <- rweibull(1000, shape=2, scale=5)
r <- survreg(Surv(y)~1, dist="weibull")
a <- 1/r$scale      # Approximately 2
b <- exp( coef(r) ) # Approximately 5
y2 <- b * ( -ln( 1-runif(1000) ) ) ^(1/a)
y3 <- rweibull(1000, shape=a, scale=5)
# Check graphically that the distributions are the same
plot(sort(y), sort(y2))
abline(0,1)
于 2012-02-02T22:32:53.947 に答える
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重要なのは、rweibull が生成する形状パラメーターが、survreg が入力する形状パラメーターの逆数であることです。

于 2012-02-03T08:22:29.290 に答える