Cox比例风险模型
Cox比例风险回归模型（Cox Proportional Hazards Regression）是一种广泛应用于生存分析的统计模型，旨在评估影响生存时间的变量（或特征）。以下是对Cox比例风险回归模型的详细理解：主要组成部分 生存时间：从观察开始到事件发生的时间 ，这是模型分析的基础数据 。
COX比例风险模型（Cox Proportional-Hazards Model） ，简称COX模型，是英国统计学家D.R.COX于1972年提出的一种半参数回归模型 。该模型在医学研究中广泛应用 ，主要用于分析一个或多个前定变量对患者生存时间的影响。
Cox比例风险模型的核心计算原理基于风险函数与基准风险函数的比值关系 ，通过协变量对基准风险的指数调整来量化风险差异，并依赖比例风险假设保证风险比的恒定性 。
Cox回归模型 ，又称“比例风险回归模型（proportional hazards model）” ，简称Cox回归 。它是一种研究相关因素对于生存时间影响的回归模型，其已在医疗，金融和市场研究等专业领域中广泛使用。比如医学研究中 ，新药物使用是否会有效的增加癌症病人的存活时间；企业创始人能力素质对于企业生存时间的影响关系研究等 。
Cox比例风险回归模型是一种重要的多因素生存分析方法 ，它结合了参数模型和非参数模型的特点，能够研究多个定性或定量变量对生存时间和生存结局的影响 。模型基本形式 Cox回归模型的基本形式为：h（t ，X） = h0（t）exp（β’X） ，其中h（t，X）表示具有协变量X的个体在时刻t时的风险函数 ，t为生存时间。
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