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我正在尝试使用从 R 中的 survreg 估计的参数生成逆 Weibull 分布。我的意思是，对于给定的概率（这将是在 MS Excel 中实现的小型模拟模型中的随机数），返回使用我的参数的预期失败时间。我理解逆威布尔分布的一般形式是：

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。我的问题在于对来自 survreg 的截距和协变量参数的解释。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”，但我不确定这真正意味着什么以及如何“回到”公式中直接使用的标准比例参数。使用 b=7.79 和 a=1.51 给出无意义的答案。我真的希望能够为基本组和“第 2 组”生成时间。我还应该注意，我自己没有进行分析，也无法进一步询问数据。

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这在手册页中有解释，?survreg（在“示例”部分）。

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 回答
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关键是 rweibull 生成的形状参数是 survreg 输入的形状参数的倒数

于 2012-02-03T08:22:29.290 回答