我试图使用从R中幸存的估计参数生成反Weibull分布.我的意思是我想,对于给定的概率(在MS Excel中实现的小型仿真模型中将是随机数),返回使用我的参数预计失败的时间.我理解逆Weibull分布的一般形式是:
X=b[-ln(1-rand())]^(1/a)
其中a和b分别是形状和比例参数,X是我想要的失败时间.我的问题在于解释来自幸存的截距和协变量参数.我有这些参数,时间单位是天:
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)
我在帮助文件中读到R中的系数来自"极值分布",但我不确定这是什么意思以及我如何"回到"直接在公式中使用的标准比例参数.使用b = 7.79和a = 1.51给出了无意义的答案.我真的希望能够为基组和'Group 2'生成时间.我还应该注意,我自己没有进行分析,也无法进一步查询数据.