表4.4卡普兰 - Meier生存曲线数据进行PCR60
表4.3还示出的值的ln（年龄）和ln（LN（1 / S（吨））），这是有用的秤的参数计算A和B韦伯生存函数方程3.9。
表4.5所示的线性回归方程（3.11）和方程（3.13）的解决方案 使用在第3.3.3节中所描述的方法。
表4.5线性回归解决方案在Microsoft Excel中
从表4.4用的截距和X变量，并应用这些方程3.11，3.12和3.13，规模参数A，B和改性S（T）。表4.6示出了计算出的S（t）的使用 表4.5中所列的参数。参数A和B方程3.4使用回归函数估计在Excel中。韦伯生存函数是：
表4.6计算S（t）值使用Weibull分布
图4.2显示了上述威布尔近似卡普兰 - 迈耶不同的PCR的阈值（如95），90，85次，80次，75次，70次，65次，60的生存曲线。它威布尔拟合可以看出，显示了更合理的估计的生存概率，因为它紧跟卡普兰 - Meier生存曲线。
图4.2威布尔近似卡普兰 - Meier生存曲线
R平方（R 2）是一个统计术语，表示有多好，回归方程为预测因变量。如果R2为1.0，然后给出一个长期的价值，你可以完美另一个长期预测值。如果R 2为0.0，然后知道一个长期不不由你知道的所有其他条款。R 2是最常用的线性回归。
给定的一组数据点，线性回归最紧密的匹配这些点线给出了一个公式。它也给出了一个R 2的值说如何做好线相匹配的原始数据点。模型得到的R2是0.99，这表明的拟合精度高Weibull模型。每个PCR阈值的平均使用寿命是通过寻找在相应的年龄，以50％的生存概率。
例如，从图4.3路面车道达到PCR60公里，平均使用寿命为15.2年。接下来节描述了如何在上述生存曲线可以用来确定余使用寿命。
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