生存分析的效应变量是

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自变量独立变量解释变量结果变量预测变量

判断模型与数据的拟合是否有问题判断各主效应与交互效应是否显著协助寻找出因子的最佳设置，以使响应变量达到最优化判断试验过程中试验误差是否有不正常的变化

交叉分组频数分布单项频数分布回归分析区域分析

回归分析前应绘制散点图回归方程可用来描述两定量变量间数量依存变化的关系对回归系数假设检验的P能够反映自变量对应变量数量上的影响大小满足各观测值独立、应变量与自变量关系为线性、误差服从正态分布的资料才能应用于回归分析直线回归用于预测时，自变量一般不应超出样本实测值的取值范围

正态性的生存时间和结局变量生存时间结局变量方差齐的

自变量独立变量解释变量结果变量预测变量

线性（linearity）：两个变量间存在线性关系；独立性（independent）：任意两个观察值互相独立；正态性（normality）：应变量 y是服从正态分布的随机变量；方差齐（equal variances）：给定 x后，应变量 y的方差相等。以上均对

线性（linearity）：两个变量间存在线性关系；独立性（independent）：任意两个观察值互相独立；正态性（normality）：应变量y是服从正态分布的随机变量；方差齐（equalvariances）：给定x后，应变量y的方差相等；以上均对。

应变量是二分类变量应变量是无序多分类变量应变量是有序多分类变量应变量是连续性资料配比设计的病例对照研究

判断模型与数据的拟合是否有问题判断各主效应与交互效应是否显着协助寻找出因子的最佳设置，以使响应变量达到最优化判断试验过程中试验误差是否有不正常的变化

正态性的生存时间和结局变量生存时间结局变量乘积极限法利用概率乘法定理来计算生存率

1.03 –0.02 –0.89 .75

二个变量的直方图应变量的直方图散点图线图条图